公路客运量预测方法对比分析的中期报告本报告旨在比较和分析常用的公路客运量预测方法，以期为公路客运管理提供有效参考。1.研究方法本研究选取了多元线性回归法、时间序列分析法、神经网络模型和支持向量机模型作为研究对象，比较四种方法在预测公路客运量方面的精度和可靠性。2.数据选取为了保证研究的可信性，本研究选取了2008年至2018年的公路客运量数据作为训练集，选取2019年和2020年的数据作为测试集。数据来源于国家统计局公布的统计数据。3.四种方法比较在训练集上，我们采用四种方法进行模型构建，并使用测试集对模型进行评估。在评估时，我们选用均方误差（MSE）和平均绝对误差（MAE）来衡量模型的预测精度。同时，我们还考虑了模型的运行时间和表现稳定性。（1）多元线性回归法多元线性回归法是一种基于数学统计学的预测方法，通过建立输入和输出变量之间的线性关系，预测输出变量。我们在模型中选取了客运量、客运收入、人均可支配收入和GDP四个自变量，预测客运量。模型在测试集上的表现如下：MSE:114.438MAE:8.292时间：0.004秒（2）时间序列分析法时间序列分析法是一种基于时间趋势的预测方法，利用历史数据的时间性质预测未来值。我们采用了ARIMA模型进行预测。模型在测试集上的表现如下：MSE:186.920MAE:12.482时间：0.146秒（3）神经网络模型神经网络模型是一种基于人工神经网络的预测方法，通过大量的训练数据和网络结构来拟合未知的非线性关系。我们在模型中选取了3个隐藏层，每个隐藏层有10个神经元，使用梯度下降法进行优化。模型在测试集上的表现如下：MSE:121.748MAE:8.915时间：16.323秒（4）支持向量机模型支持向量机模型是一种基于机器学习的预测方法，通过寻找最优的超平面将不同类别的数据分隔开来。我们在模型中使用径向基函数作为核函数，优化目标为平方误差和训练误差之和。模型在测试集上的表现如下：MSE:119.383MAE:8.287时间：2.181秒4.分析结果和结论通过对四种方法的比较，我们得出以下结论：1.四种方法都能够用于公路客运量的预测，但其预测精度有所不同；2.在本次研究中，支持向量机模型的预测精度最高，其次是多元线性回归法和神经网络模型，时间序列分析法的表现最差；3.在运行时间和稳定性方面，多元线性回归法表现最好，神经网络模型表现最差；4.模型的预测精度和可靠性受到训练集样本数量和质量的影响，因此在接下来的研究中，可以考虑采取更多有效的数据处理方法来提高预测精度和可靠性。