基于季节性差分整合移动平均自回归模型的城市公交短期客流预测

来源：济南大学学报·自然科学版杂志2022年第03期北京时间：

作者：李炜聪,潘福全,胡盼,张丽霞,杨晓霞,杨金顺

摘要：为了解决公交车辆过载及空车浪费资源并存问题，提高城市公交服务质量水平，基于公交客流季节性波动及周期性变化特征，构建季节性差分整合移动平均自回归模型，并对城市公交短期客流进行预测；以山东省青岛市K1路公交线路刷卡数据为模型样本，对非平稳的客流时间序列进行1阶7步差分处理，对差分后的数据进行平稳性检验；通过相对信息量计算，确定预测模型中未知参数，对差分处理后的时间序列进行标准化残差检验，检验结果为白噪声序列，得到周期为7的季节性差分整合移动平均自回归预测模型；利用预测模型对2019年7—12月公交客流量进行预测与误差分析。结果表明，模型预测的平均相对误差为4.02%,最大相对误差为8.36%,模型预测精度较高，适用于青岛市公交短期客流量预测。

关键词：交通预测;短期客流预测;季节性差分整合移动平均自回归模型;城市公交;平稳性检验

基金资助：国家自然科学基金项目(62003182);; 山东省自然科学基金项目(ZR2020MG021);; 教育部人文社会科学研究规划基金项目(18YJAZH067);; 山东省重点研发计划项目(2018GGX105009)