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J-GLOBAL ID：201702227837878165   整理番号：17A1848812

Holt-Wintersモデルに基づく鉄道月次貨物輸送量予測研究【JST・京大機械翻訳】

Prediction Research about Monthly Traffic Volume Based on Holt-Winters Model

著者 (2件)： Tang Yinying (西南交通大学,交通運輸与物流学院,成都610031;綜合交通運輸智能化国家地方聯合工程実験室,成都610031) ,  Li Long (西南交通大学,交通運輸与物流学院,成都610031)
資料名： Jiaotong Yunshu Gongcheng yu Xinxi Xuebao  (Jiaotong Yunshu Gongcheng yu Xinxi Xuebao)
巻： 15  号： 2  ページ： 1-5,13  発行年： 2017年 
JST資料番号： C3450A  ISSN： 1672-4747  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 鉄道貨物輸送量の予測は鉄道輸送市場の分析の重要な内容であり、鉄道貨物輸送業務の展開に対して重要な指導意義がある。鉄道における月次貨物量データ系列は,既存の傾向の増加と季節的変動の特性を持つ時系列であり,Holt-Wintersモデルは時系列の予測に適している。本論文では,Holt-Winters乗算モデルを構築し,鉄道の月の貨物輸送量を予測し,鉄道の化学肥料の月の貨物輸送量を元のデータにより実証し,最後に灰色モデル,グループ回帰などの従来の予測モデルの結果と比較した。結果は,Holt-Wintersモデルの予測精度が最も高いことを示した。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 季節的変動 ,  化学肥料 ,  予測モデル ,  *貨物輸送 ,  *前向きコホート研究 ,  鉄道輸送 ,  *貨物 ,  鉄道貨物
準シソーラス用語： 予測精度 ,  *輸送量 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： Railway ,  freight prediction ,  Holt-Winters model

分類 (2件)： 鉄道輸送・サービス一般  (TC01010R) ,  数値計算  (JE02000J)

タイトルに関連する用語 (5件)： モデル ,  鉄道 ,  貨物輸送 ,  予測 ,  研究