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考虑日期属性和天气因素的铁路城际短期客流预测方法 被引量：18
1
作者 滕靖 李金洋 《中国铁道科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第5期136-144,共9页
分析2014—2018年上海至南京的单向铁路客流数据发现,日期属性和天气因素会对铁路城际短期客流的波动产生显著影响。为此,结合对非线性时间序列数据处理具有优势的长短期记忆(LSTM)神经网络模型,以及可弥补模型中超参数设置主观性的粒... 分析2014—2018年上海至南京的单向铁路客流数据发现,日期属性和天气因素会对铁路城际短期客流的波动产生显著影响。为此,结合对非线性时间序列数据处理具有优势的长短期记忆(LSTM)神经网络模型,以及可弥补模型中超参数设置主观性的粒子群优化(PSO)算法,将日期属性和天气因素纳入模型的影响因素体系,提出1种基于PSO-LSTM组合预测模型的铁路城际短期客流预测方法,以解决因短期客流波动性大、随机性强而产生的准确预测难度大等问题。利用2014—2018年上海至南京的单向铁路客流以及上海的天气信息,设置预测输入步长为14 d、输出步长为7 d,对模型进行实例验证。结果表明:与实际客流相比,该模型的最终预测平均误差为6.75%;与删除1个影响因素的PSO-LSTM组合预测模型,以及结合了BP神经网络的PSO-BP组合预测模型相比,该模型具有最优预测精度。 展开更多
关键词 铁路城际客流 短期预测 长短期记忆神经网络 粒子群优化算法 日期属性 天气因素
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基于BP神经网络的城市轨道交通客流预测研究 被引量：2
2
作者 宗君振 《西部交通科技》 2021年第9期163-164,168,共3页
为讨论使用BP神经网络方法开展城市轨道交通客流量预测的可行性和适用性,文章以北京市燕房线连续120 d的客流量与日期属性数据为对象,运用BP神经网络对客流量进行了预测分析。结果表明,所得预测数据的相对误差最大值为0.074,平均相对误... 为讨论使用BP神经网络方法开展城市轨道交通客流量预测的可行性和适用性,文章以北京市燕房线连续120 d的客流量与日期属性数据为对象,运用BP神经网络对客流量进行了预测分析。结果表明,所得预测数据的相对误差最大值为0.074,平均相对误差为0.036,均方根误差为0.085,且对工作日和非工作日的预测效果较为接近。 展开更多
关键词 城市轨道交通 客流量 日期属性 BP神经网络 预测
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计及气象因素和日期属性的短期负荷预测研究 被引量：1
3
作者 包广清 林麒麟 吴国栋 《电气应用》 2017年第11期46-51,共6页
气象因素和日期属性作为影响电力负荷的主要因素,近年来已成为负荷预测技术研究的焦点。为了既简洁又全面地表征各气象因素对负荷的影响,利用主成分分析法对多变量气象因素进行降维处理,得到综合气象指标。同时对日期属性进行量化评估,... 气象因素和日期属性作为影响电力负荷的主要因素,近年来已成为负荷预测技术研究的焦点。为了既简洁又全面地表征各气象因素对负荷的影响,利用主成分分析法对多变量气象因素进行降维处理,得到综合气象指标。同时对日期属性进行量化评估,并利用思维进化算法优化Elman神经网络的权值阈值,提出MEA-Elman预测模型。最后以甘肃某地区实际负荷为例,表明了该方法能够有效提高配电网短期负荷的预测准确度。 展开更多
关键词 负荷预测 气象因素 日期属性 主成分分析 MEA—Elman预测模型
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