黄裕萌 朱云华 胡 尧 周欣璐

（西南石油大学，四川成都 610500）

近年来，随着深入推进城乡一体化建设，人口逐渐向城市集中，城市人口密度不断增大，交通拥挤问题日益尖锐。目前，大中型城市正规划通过发展城市轨道交通，致力于缓解交通拥挤压力问题。轨道交通与其他传统交通运输工具系统相比，具有运载量大、低污染和准时高效等特点，受到越来越多一线城市的青睐。随着轻轨地铁等轨道交通的深入推行，准确可靠的预测方法对于轨道交通的运营尤为重要，一方面如果地铁客运量的预测过于保守，一些高峰时段特别拥挤，导致地铁乘客交通体验明显下降；另一方面可能是实际客流没有达到人们预测的预期效果，导致交通运营的成本上升和公共交通资源的严重浪费，因此需要对轨道交通客运量进行短期预测[1]。1982年，袁振洲[2]通过分析铁路货运量数据，将ARIMA模型应用到铁路货运量预测领域，并提出了新的理论依据，通过大量对比数据分析，证实ARIMA模型在铁路货运量预测中有令人满意的应用效果。常国珍等[3]采用X-11季节调整法和ARIMA模型对火车运输量进行长期预测，成功定量分析雪灾对铁路客运量的直接影响。Lee[4]将ARIMA模型应用到铁路的短期客运量预测中，在铁路的短期客运量预测领域有较好表现。张蕾[5]通过使用ARIMA应用乘积法的季节周期模型对目前具有以周为统计周期的武广高铁的各个车站上车和下车旅客人数情况进行了周期预测。……