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铁路月度客运量数据序列在长期内具有线性增长趋势,且在短期内又随月份波动变化明显。本文通过构建季节差分移动自回归模型(SARIMA)对2016年铁路月度客运量进行精确预测,挖掘铁路月度客运量的季节性波动规律,为铁路客运管理人员调整列车运行图,制定客车开行方案提供重要参考,以便于铁路客运站确定客流高峰预警时间和提高客运组织效率。