【摘 要】
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预测在城市公共自行车的研究中占重要地位,对站点未来需求量进行分析和预测,可为管理者提前分配自行车和用户合理制定出行方案提供依据.本文采用自回归求积移动平均(ARIMA)模
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预测在城市公共自行车的研究中占重要地位,对站点未来需求量进行分析和预测,可为管理者提前分配自行车和用户合理制定出行方案提供依据.本文采用自回归求积移动平均(ARIMA)模型,对公共自行车高峰时段的需求量时间序列进行拟合和预测,并与基线法(Baseline)预测误差比较,结果显示对于不同站点类型的预测,此模型的预测值与实际值的平均相对误差均低于Baseline预测方法 .ARIMA模型的预测精度相对较高,且预测结果可信,可为城市公共自行车管理和使用提供预测的理论与方法 .
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