摘要：由于受到眾多因素的影響,城際高鐵客流量序列呈現出波動聚集性特征,常用的預測方法很難準確揭示這種波動聚集性特征,一定程度上限制了城際高鐵客流量預測精度的提高。為解決該問題,將自回歸差分移動平均(ARIMA)模型與廣義自回歸條件異方差(GARCH)模型相結合,提出城際高鐵客流量的ARIMA-GARCH預測模型。先構建城際高鐵客流量序列的ARIMA模型,再利用GARCH模型刻畫ARIMA模型殘差的波動聚集性。利用某車站的城際高鐵客流量數據檢驗ARIMA-GARCH模型的有效性。研究結果表明:ARIMA-GARCH模型刻畫出了城際高鐵客流量的波動聚集性特征,其短期、中期、長期預測精度均高于ARIMA模型。隨著預測步數的增加,ARIMA-GARCH模型的預測精度逐漸下降。