【摘 要】
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受新冠肺炎疫情的冲击,城市路网高峰行程延时指数(Delay Index)在特殊交通管制措施影响下急剧降低.本研究利用ARIMA模型对杭州市西湖区2019年9月15日至2021年9月15日的工作日路网高峰延时指数时间序列数据进行建模分析和预测,完成了样本内预测和样本外预测.结果发现样本内和样本外延时指数预测值的平均绝对百分比误差分别为2.435、2.625均小于10,该数据集对应的ARIMA(6,0,0)模型预测结果客观真实.此外,对新冠肺炎疫情爆发初期的时间段预测结果分析发现,ARIMA模型在大样本数据下
【机 构】
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上海理工大学管理学院,上海200093
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受新冠肺炎疫情的冲击,城市路网高峰行程延时指数(Delay Index)在特殊交通管制措施影响下急剧降低.本研究利用ARIMA模型对杭州市西湖区2019年9月15日至2021年9月15日的工作日路网高峰延时指数时间序列数据进行建模分析和预测,完成了样本内预测和样本外预测.结果发现样本内和样本外延时指数预测值的平均绝对百分比误差分别为2.435、2.625均小于10,该数据集对应的ARIMA(6,0,0)模型预测结果客观真实.此外,对新冠肺炎疫情爆发初期的时间段预测结果分析发现,ARIMA模型在大样本数据下的预测效果较优,时间序列预测在受短时的外部环境冲击下韧性良好.
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