公路客运量预测方法对比分析的中期报告

公路客运量预测方法对比分析的中期报告本报告旨在比较和分析常用的公路客运量预测方法，以期为公路客运管理提供有效参考。1. 研究方法本研究选取了多元线性回归法、时间序列分析法、神经网络模型和支持向量机模型

公路客运量预测方法对比分析的中期报告 本报告旨在比较和分析常用的公路客运量预测方法，以期为公路客 运管理提供有效参考。 1.研究方法 本研究选取了多元线性回归法、时间序列分析法、神经网络模型和 支持向量机模型作为研究对象，比较四种方法在预测公路客运量方面的 精度和可靠性。 2.数据选取 为了保证研究的可信性，本研究选取了2008年至2018年的公路客 运量数据作为训练集，选取2019年和2020年的数据作为测试集。数据 来源于国家统计局公布的统计数据。 3.四种方法比较 在训练集上，我们采用四种方法进行模型构建，并使用测试集对模 型进行评估。在评估时，我们选用均方误差（MSE）和平均绝对误差 （MAE）来衡量模型的预测精度。同时，我们还考虑了模型的运行时间 和表现稳定性。 （1）多元线性回归法 多元线性回归法是一种基于数学统计学的预测方法，通过建立输入 和输出变量之间的线性关系，预测输出变量。我们在模型中选取了客运 量、客运收入、人均可支配收入和GDP四个自变量，预测客运量。 模型在测试集上的表现如下： MSE:114.438 MAE:8.292 时间：0.004秒