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铁路货运周转量分析对铁路规划建设以及运营决策有着重要的意义.根据近12年的铁路货运周转量月度数据,利用X11-ARIMA模型进行分析,结果表明:铁路货运周转量的发展基本上经历了线性快速增长、平稳后下降和再增长这样的长期趋势.从季节效应来看,2012年之前的季节效应比较一致,之后季节效应减弱.综合考虑长期趋势和季节效应的影响,用ARIMA(1,1,1)×(1,1,0)_(12)拟合该序列的发展,以2017年1月和6月的数据为考核样本,检验结果表明该模型对数据的预测效果较好. 相似文献
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