基于多模型的铁路货运量预测对比

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摘  要：铁路货运量是我国物流的重要组成部分，也是衡量铁路运力的重要指标。文章以国家统计局公布的2005至2022年铁路货运量指标为标的，基于传统ARIMA模型与LSTM模型提出五种ARIMA-LSTM组合模型。通过实验对比得出结论，任意组合模型拟合效果均优于单一模型，而其中基于方差倒数法的组合模型拟合效果最佳，该模型对比

ARIMA模型的MSE指标、RMSE指标、MAPE指标、MAE指标分别降低15.26%、15.62%、24.64%、17.12%，对比LSTM模型分别降低25.32%、32.67%、43.66%、28.33%，经过验证，ARIMA-LSTM组合模型的泛化能力强于单一模型，具有很好的研究与使用价值。（剩余4344字）