《表3 2019年4-5月各周预测结果比较》

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《中国公路物流运价指数预测研究——基于ARIMA-Adam-LSTM模型的分析》

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为有效反映模型样本数据应用范围的预测效果，对已有的数据信息进行样本内以及样本外动态预测。本文以样本数据内预留验证信息来分析2019年4月至5月各周指数预测情况，并将3个模型的真实值与实际值进行对照，如表3所示。从结果来看：与其他两个模型预测效果相比，ARIMA模型相对误差高且呈现扩大的趋势；对于单独应用LSTM模型，实验结果呈现低估的现象，但相对误差有所降低；而利用ARIMA-Adam-LSTM组合模型进行预测，相对误差均小于0.15%，拟合效果较好，且随时间推移，误差的波动变化较平稳，预测精度明显优于单一模型的预测方法。