ARIMA模型与BP神经网络模型在铁路春运客流量预测中的应用——以广东省为例

摘要

春运是我国独有的社会现象,铁路则是春运最重要的交通方式.预测春运客流量对春运工作的有序、高效、高质量开展具有参考意义.结合自回归移动平均模型和神经网络的特性,建立ARIMA模型和BP神经网络模型,对春运大省广东铁路春运客流量预测.结果显示:未来五年广东省铁路春运客流量将持续增加且保持较高增速,预计到2020年突破3500万人次.