一种基于数据修正的铁路日常客运量获取方法

摘要

本发明公开了一种基于数据修正的铁路日常客运量获取方法，包括，根据预测需求获取一段历史时间段内的日客运量数据集合，根据日客运量波动幅度变化率确定节假日延续期限；按照影响因素将日客运量数据集合分解为多个模态分量；分别对其进行趋势预测，获得对应的预测模态分量重构形成修正值；按照影响因素将修正后的日客运量数据集合分解为多个模态分量，预测并重构形成当前预测需求下的日客运量预测值。本发明技术方案针对目前铁路日常客运的预测工作中，影响因素众多，预测工作难度较大的情况，通过对节假日的客运量进行数据修正，然后将其分解为代表多个影响因素的模态分量分别进行预测后合成，大大提高了日常客运量预测的精确度。