交通部運輸研究所

論文名稱	貨運需求預測：指數平滑與ARIMA 相關模式之比較
學位	碩士
年別	99
學校系所	交通大學運輸科技與管理學系
作者	陳怡文
指導教授	韓復華
論文摘要	本研究採用三年之每日各站所發貨量資料進行模式之建立與預測。模式以指數平滑模式(Exponential Smoothing Method, ESM)與自我迴歸移動平均整合模式(Autoregressive Integrated Moving Average method, ARIMA)為基礎之四種時間序列預測模式進行貨運量需求量預測，包括：傳統ESM、抑制趨勢多重日期屬性指數平滑模式(Damped Trend Multi-Calendar exponential smoothing, DTMC)、傳統ARIMA模式與多重季節性自我迴歸移動平均整合模式(Multi-Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average, MSARIMA)。
附件下載	(電子檔於104-09-13後開放下載) D02390-全文檔.zip
張貼日	2011/04/01
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