公路货物运输量预测方法研究文献综述
摘要：交通运输作为我国国民经济发展的一个重要物质生产部门，它能够将社会的生产、交换、分配与消费等诸多环节联系在一起，是我国社会、经济生活各个方面能够正常运行的基础前提。公路运输因具有快速、安全、经济、舒适的优点,在经济发展中发挥着越来越重要的作用。科学准确地预测公路货运量是制定公路网规划的基础。当前的公路货运量的预测研究过程中，还存在一些不足之处。因此将尝试通过ARMA和非线性LSTM模型组合应用到公路货物预测研究过程中。
关键词：预测，公路运输量，组合，研究
一、前言
货物运输量简称“货运量”。指的是运输部门在一定时期内实际运送货物的数量。货运量按运输方式分为铁路货运量、公路货运量、水运(包括内河、沿海、远洋) 货运量、民航货运量和管道运输量等部分。目前，主要的公路货物预测量有这几种类型：机器学习中的浅层模型，传统的统计理论的预测模型以及组合预测模型。
二、正文
1研究背景
社会迅速发展，国内外对运输量预测的研究的脚步也并未停止，学者们对运输量预测方面做了很多的研究，形成了相对成熟的公路货物运输量的预测理论体系，随着科技力量的进步，大数据的不断完善，新的预测方法也不断出现，原有的预测模型，有了大数据的支持，也将被不断地完善传统的统计理论预测模型主要包括时间序列预测模型，回归分析预测模型以及灰色预测模型等，其中ARMA模型的在货运量预测的研究过程中的应用较为广泛，是比较经典的时间序列拟合预测的模型。
2国内研究现状
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