可先分析历史数据中季节变化对液体货物吞吐量的影响规律,如夏季某些化工产品需求大导致吞吐量上升。再结合宏观经济数据,如化工行业增长趋势,若行业扩张,未来液体货物吞吐量可能增加。运用时间序列分析模型,如 ARIMA 模型,根据过往数据趋势进行拟合预测。
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