基于时间序列的城市轨道交通客流预测研究

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摘 要：为构建有效的小样本数据下的城市轨道交通客流预测模型，研究以西安地铁2号线历史客流量数据为基础，采用时间序列分析方法构建ARIMA与SARIMAX模型。通过数据变换、参数优化及节假日效应建模，实现客流量的高精度预测。结果表明，对数变换结合ARIMA（1，0，0）模型显著提升预测稳定性，数变换结合SARIMAX模型研究进一步验证了周季节性及节假日因素对客流波动的影响。（剩余3698字）

试读结束

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