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基于优化PSO-BP算法的轨道交通短期OD客流预测研究
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作者 宋丽梅 《杨凌职业技术学院学报》 2024年第2期21-23,59,共4页
城市交通系统要实现更好的管理,需对城市轨道交通进站客流进行准确预测,为达到提高轨道交通运输效率、改善运营服务质量的目的,构建了以反向传播(BP)神经网络对地铁客流进行预测;利用PSO,对BP神经网络进行进一步优化,形成对应的客流预... 城市交通系统要实现更好的管理,需对城市轨道交通进站客流进行准确预测,为达到提高轨道交通运输效率、改善运营服务质量的目的,构建了以反向传播(BP)神经网络对地铁客流进行预测;利用PSO,对BP神经网络进行进一步优化,形成对应的客流预测系统。以地铁数据为基础,对车站OD客流量时空相关性进行定性分析,利用回归分析法对影响客流的因素进行定量分析,筛选出天气、节假日、运营时刻3个时间特征。为提高预测精度,构建不同时间段下的BP神经网络模型,优化了PSO-BP神经网络模型的预测误差,形成了基于PSO-BP神经网络的轨道交通短期OD客流量预测模型,加入时间特征的短期OD客流量预测模型,其换乘站优化后神经网络模型预测值M1平均下降了48.2%,M2下降了37.6%,M3下降了21.9%,该方法和模型为轨道交通运营部门制定列车运行计划提供更准确数据资料。 展开更多
关键词 城市轨道交通 BP神经网络 粒子群优化算法 回归分析法 od客流量预测模型
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