劉先超，丁 月，肖凱迪

（青島黃海學(xué)院，山東 青島 266427）

0 引言

青島作為我國沿海地區(qū)非常重要的交通樞紐和旅游城市，流動人口壓力使得青島需借助現(xiàn)代化的交通來緩解交通緊張狀況。青島地鐵3號線于2016年12月18日上午11時(shí)已全線開通。本文基于時(shí)間序列模型對青島地鐵3號線客流量進(jìn)行預(yù)測，在預(yù)測結(jié)果基礎(chǔ)上，對地鐵運(yùn)營商提出建議，以提高運(yùn)營效率。

1 模型的建立及求解

1.1 ADF 單位根檢驗(yàn)

把青島地鐵3號線客流總量以天為單位進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，借助EViews軟件，對青島地鐵3號線2017年8月8日－11月6日的客流總量做時(shí)序圖，如圖1所示（數(shù)據(jù)來源：青島市交通運(yùn)輸委員會）。

圖1 青島地鐵進(jìn)站客流量時(shí)序圖

由圖1知，9月、10月的地鐵客流量數(shù)據(jù)比較穩(wěn)定，主要圍繞一個(gè)數(shù)量值來回波動，而8月份客流總量數(shù)據(jù)波動較大，從總體上來看，地鐵客流總量保持在一條水平線上，整體上呈現(xiàn)以周為單位的周期性變化，周與周之間的波動規(guī)律變化不大，周內(nèi)每天的波動幅度較明顯，像9月4日－9月11日這周客流總量變化就比較明顯，周一到周五青島地鐵3號線客流總量保持在較高的水平，周末地鐵客流總量明顯有下降趨勢。

借助Eviews軟件對原始序列數(shù)據(jù)進(jìn)行ADF檢驗(yàn)，如表1所示。

表1 ADF單位根檢驗(yàn)

根據(jù)表1可知，原始數(shù)據(jù)的P＞0.05，那么可以推斷原始序列存在非常明顯的非平穩(wěn)性，季節(jié)差分后的P＜0.05，表明在5%的顯著水平下拒絕原假設(shè)，即季節(jié)差分后的序列是平穩(wěn)的，因此可以對其季節(jié)時(shí)間序列模型進(jìn)行分析。

圖2 穩(wěn)定序列自相關(guān)函數(shù)與偏自相關(guān)函數(shù)圖

由于原始序列經(jīng)過一階自然對數(shù)差分，消除了序列的趨勢，因此d＝1；經(jīng)過一階季節(jié)性差分，基本消除了季節(jié)性的變動，因此D＝1。通過對圖2的觀察可知，偏自相關(guān)函數(shù)在滯后1階、7階處顯著不為零，因此p＝1。自相關(guān)函數(shù)在2階后才接近為零，表明MA過程應(yīng)該是低階的，因此q＝1。因?yàn)樵跍?階處，自相關(guān)函數(shù)和偏自相關(guān)函數(shù)都顯著地不為零，因此P＝1、Q＝1或者0。通過檢驗(yàn)，最終確定模型為 SARIMA（1，1，1）（1，1，0）7，對其檢驗(yàn)結(jié)果如表2圖3所示。

表2 模型檢驗(yàn)結(jié)果

從表 2可看出，AR、SAR、MA 所對應(yīng)的 p值均比 0.05小，因此通過了顯著性檢驗(yàn)。

2.3 預(yù)測結(jié)果及分析

結(jié)合上文構(gòu)建的模型SARIMA（1，1，1）（1，1，0）7，借 助Eviews軟件對2017年8月8日-2017年11月6日青島地鐵3號線的客流量進(jìn)行了預(yù)測，預(yù)測結(jié)果如下。

由圖3可知，靜態(tài)預(yù)測的數(shù)值大多數(shù)都高于實(shí)際值，9月份最為明顯，預(yù)測值的走勢與真實(shí)值的走勢大致相同。由圖4可知，大多數(shù)動態(tài)預(yù)測的數(shù)值都高于實(shí)際值，預(yù)測值的走勢與真實(shí)值的走勢也大致相同。其中動態(tài)預(yù)測的相對平均偏差小于靜態(tài)預(yù)測，由此也可以看出動態(tài)預(yù)測能較好地預(yù)測客流量，且其實(shí)現(xiàn)長期客流量預(yù)測，比靜態(tài)預(yù)測更具有優(yōu)勢。借助上文構(gòu)建的模型及2017年8月8日-2017年11月6日青島地鐵3號線的客流量數(shù)據(jù)預(yù)測2017年11月7日的青島地鐵3號線客流量數(shù)據(jù)，動態(tài)預(yù)測客流量為201 879人，與實(shí)際值185 027偏差為9.1%，比靜態(tài)預(yù)測的偏差9.5%小。由此可見，對于青島地鐵3號線客流量的預(yù)測使用動態(tài)預(yù)測更具有優(yōu)勢。

3 結(jié)語

青島地鐵3號線客流量呈現(xiàn)以周為單位的周期性波動，周一到周五波動范圍小，而周末呈下降趨勢，對青島其他地鐵線路以及其他城市地鐵線路來說，可適當(dāng)改變客流組織周期性的應(yīng)對措施，從而進(jìn)一步提高運(yùn)營效率；本文利用SARIMA模型對地鐵客流總量進(jìn)行短周期性的預(yù)測，可以較準(zhǔn)確地預(yù)測出客流量及波動規(guī)律，提高了預(yù)測結(jié)果的真實(shí)性，使交通部門更好地把握客流量信息，對于其他城市，例如濟(jì)南、煙臺等地建造地鐵，也可采用該模型對客流量進(jìn)行預(yù)測，從而提高政府部門的服務(wù)質(zhì)量。

圖3 靜態(tài)預(yù)測值與實(shí)際值對比圖

注：指導(dǎo)教師為楊英超、薛靖峰。

主要參考文獻(xiàn)

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