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某铁路货运站到发货运量波动特征分析案例目录TOC\o"1-3"\h\u19704某铁路货运站到发货运量波动特征分析案例 [18]。本章选取月波动量、周波动量两个时间尺度进行研究,分别预测了2020年6月-7月的到发货运量波动值数据以方便进行误差分析。在实例计算中,通过绘制波动值95%的置信波动区间,可以得出随着预测序列的延长,置信波动区间的范围在不断扩大,说明时间序列适合短期数据的预测,而对于较长期的预测精度较差。同时到发货运量的月波动序列、周波动序列呈正态分布,对比观察月、周时间尺度的数据波动情况,得出二者的波动特征:发送货运量波动值每年度1月下旬至3月下旬期间为该年度最大且呈负值波动,年末的发送货运量波动值较大且主要呈正值波动;到达货运量每年度5月下旬至9月下旬呈增长趋势,同时年初的到达货运量波动值的绝对值为年度最大。

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