全国货运量预测与货运结构分析

货运量是典型的非线性数据,并且存在季节特性,基于此,文章根据全国货运季节波动规律,采用季节分解的方法对货运量数据进行分解,针对分解后数据特征建立SAO-LSSVM-MA模型进行预测,以2000年1月至2019年5月、2000年1月至2020年5月的数据作为训练集,2019年6月至11月和2020年6月至11月的数据作为测试集进行预测,并通过建立VAR模型进一步分析货运方式之间的动态关系。结果显示：所建模型精度明显高于LSSVM和ARIMA模型;公路货运量对民航货运量、水路货运量、铁路货运量影响都较大,四种货运方式之间不仅存在拉动作用,还存在竞争关系。