摘要：由于受到眾多因素的影響,城際高鐵客流量序列呈現(xiàn)出波動(dòng)聚集性特征,常用的預(yù)測(cè)方法很難準(zhǔn)確揭示這種波動(dòng)聚集性特征,一定程度上限制了城際高鐵客流量預(yù)測(cè)精度的提高。為解決該問(wèn)題,將自回歸差分移動(dòng)平均(ARIMA)模型與廣義自回歸條件異方差(GARCH)模型相結(jié)合,提出城際高鐵客流量的ARIMA-GARCH預(yù)測(cè)模型。先構(gòu)建城際高鐵客流量序列的ARIMA模型,再利用GARCH模型刻畫ARIMA模型殘差的波動(dòng)聚集性。利用某車站的城際高鐵客流量數(shù)據(jù)檢驗(yàn)ARIMA-GARCH模型的有效性。研究結(jié)果表明:ARIMA-GARCH模型刻畫出了城際高鐵客流量的波動(dòng)聚集性特征,其短期、中期、長(zhǎng)期預(yù)測(cè)精度均高于ARIMA模型。隨著預(yù)測(cè)步數(shù)的增加,ARIMA-GARCH模型的預(yù)測(cè)精度逐漸下降。