1. 研究目的与意义
研究目的：
以过去连续时间的月度旅客周转量为分析基础，对未来一定时间内的旅客周转量情况进行预测，其结果可以为交通部门旅客运输工作计划提供参考。作为反应交通部门一定时间内旅客运输工作量的指标，提前科学的预知、合理的处理可以辅助交通部门制定运输作业计划和考核运输任务完成情况，并能够为部门间工作协调、应急业务处理准备较大的时间窗。
通过公路、铁路、水路和民航的月度旅客周转量，可以分析出各种旅客运输方式的特点、优劣势、局限性、适用性等因素，互相对比分析，继续挖掘各自的运输能力、服务程度，以及各自之间的竞争与合作。对优化我国旅客运输综合体系提供有效建议，进一步完善社会交通功能。
2. 国内外研究现状分析
当前，国内对于旅客周转量的预测分析方面有了一定的研究，例如基于gm(1，1)模型、rbf神经网络、多元线性回归分析、灰色理论等，但是研究往往从但一方面进行，没有覆盖到公铁水民航等主要的客运方式。另外在时间序列方面则也没有过多的深入，进一步学习得知，时间序列的研究在国外较为成熟，国内的整个基于时间序列的研究内容较国外缺少且不够全面细致。
（1）关于时间序列：
国外最早开始了有关时间序列的研究，且研究主要集中与理论的发展提升、模型的继续开发。对发展时间序列的参数模型拟合和推断过程作出了贡献，提供了与此有关的重要的文献。国内对于时间序列的研究相比落后了近40年，在国外理论研究的基础上，国内侧重于对时间序列方法的预测精度，在不同的运用环境有着不同的结论。因此国内研究重点在时间序列杂应用领域，特别是与其它多学科相互交叉，形成新的研究模式。不过在旅客周转量应用领域方面有所欠缺，因此本文基于时间序列的月度旅客周转量的研究有一定的意义。
3. 研究的基本内容与计划
研究内容：
1.查阅研究国内外相关文献，对时间序列进行深入研究。从概念意义到方法分类、从理论联系再到实践应用，通过时间序列在经济、金融等多个领域的应用案例学习，掌握基于时间序列的预测分析方法。
2.进一步研究交通运输中旅客周转量以及其影响因素，分析出旅客周转量的时间规律、发展趋势、受环境影响程度以及研究旅客周转量在社会经济发展、居民出行方面的联系性和重要性。并重点探究在月度旅客周转量方面的研究内容以及方法。
4. 研究创新点
特色：在月度旅客周转量的预测分析上通过建立时间序列模型，并通过比较AR、MA、ARMA、ARIMA模型，研究得到更适合、更准确的预测数据。
创新：以时间序列分析方法在旅客交通运输领域进行研究，并且以月度旅客周转量为基础研究对象，从连续月份的角度来预测整体发展趋势。此外，更是结合了公铁水民航等几大运输方式的数据形成面向整个旅客运输系统的研究。
