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基于时间序列季节分类模型的轨道交通客流短期预测
被引量：
11
1
作者
唐继强
钟鑫伟
+1 位作者
刘健
李天瑞
《重庆交通大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2021年第7期31-38,60,共9页
轨道交通客流的分析中,数据季节性特征对客流预测的有效性存在显著影响。通过分析轨道交通客流曲线,发现轨道交通客流呈现出季节性特征;针对这种特征,提出基于季节分类模型的轨道交通客流预测方法。根据客流季节特征建立季节分类模板和...
轨道交通客流的分析中,数据季节性特征对客流预测的有效性存在显著影响。通过分析轨道交通客流曲线,发现轨道交通客流呈现出季节性特征;针对这种特征,提出基于季节分类模型的轨道交通客流预测方法。根据客流季节特征建立季节分类模板和季节时间序列;采用乘法季节自回归差分滑动平均模型建立客流季节分类模型;使用季节分类模型预测对应类型日期的客流。实验表明:季节分类模型既能有效预测轨道交通客流,又能较好地避免预测误差波动性问题。
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关键词
交通工程
客流
短期
预测
季节分类模型
时间序列
乘法季节自回归差分滑动平均模型
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职称材料
题名
基于时间序列季节分类模型的轨道交通客流短期预测
被引量：
11
1
作者
唐继强
钟鑫伟
刘健
李天瑞
机构
重庆市轨道交通(集团)有限公司
重庆理工大学计算机科学与工程学院
西南交通大学信息科学与技术学院
出处
《重庆交通大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2021年第7期31-38,60,共9页
基金
重庆市轨道交通(集团)有限公司博士后资助项目(2019-347-37)。
文摘
轨道交通客流的分析中,数据季节性特征对客流预测的有效性存在显著影响。通过分析轨道交通客流曲线,发现轨道交通客流呈现出季节性特征;针对这种特征,提出基于季节分类模型的轨道交通客流预测方法。根据客流季节特征建立季节分类模板和季节时间序列;采用乘法季节自回归差分滑动平均模型建立客流季节分类模型;使用季节分类模型预测对应类型日期的客流。实验表明:季节分类模型既能有效预测轨道交通客流,又能较好地避免预测误差波动性问题。
关键词
交通工程
客流
短期
预测
季节分类模型
时间序列
乘法季节自回归差分滑动平均模型
Keywords
traffic engineering
short term forecast of passenger flow
seasonal classification model
time series
multiplicative seasonal autoregressive differential moving average model
分类号
U121 [交通运输工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于时间序列季节分类模型的轨道交通客流短期预测
唐继强
钟鑫伟
刘健
李天瑞
《重庆交通大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2021
11
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