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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
城市轨道交通客流分布短时预测模型研究及应用
被引量：
15
2
作者
周玮腾
韩宝明
+1 位作者
李得伟
郑宣传
《城市轨道交通研究》
北大核心
2015年第2期24-28,33,共6页
客流分布短时预测对于城市轨道交通运营管理和乘客出行服务具有重要的实际意义。采用自底向上的网络建模技术,利用动态仿真方法模拟乘客出行行为,构建城市轨道交通客流动态分布仿真模型,进行城市轨道交通线网客流分布短时预测,并通过实...
客流分布短时预测对于城市轨道交通运营管理和乘客出行服务具有重要的实际意义。采用自底向上的网络建模技术,利用动态仿真方法模拟乘客出行行为,构建城市轨道交通客流动态分布仿真模型,进行城市轨道交通线网客流分布短时预测,并通过实际AFC(自动售检票)刷卡数据进行二元校验。依托北京市轨道交通安全防范物联网应用示范工程,将其应用于北京地铁运营实践中,结合实例验证了模型的可行性和有效性。
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关键词
城市轨道交通
短时客流预测
多主体仿真
模型校验
自动售检票数据
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职称材料
基于PCA-LSTM模型的城市轨道交通短时客流预测
被引量：
6
3
作者
石敏莲
刘志钢
+1 位作者
胡华
汪景
《智能计算机与应用》
2020年第3期155-159,共5页
城市轨道交通的进出站客流量具有较大的不确定性和复杂性,尤其是短期客流预测,一直是地铁客流预测中的一个研究热点和难点。AFC设备能准确读取刷卡数据,实现历史和实时进出站客流量的有效统计。为提高进出站客流预测精度,本文以杭州地...
城市轨道交通的进出站客流量具有较大的不确定性和复杂性,尤其是短期客流预测,一直是地铁客流预测中的一个研究热点和难点。AFC设备能准确读取刷卡数据,实现历史和实时进出站客流量的有效统计。为提高进出站客流预测精度,本文以杭州地铁西兴站为例,利用主成分分析法(PCA)对通过AFC设备采集的历史进出站客流数据进行特征提取,然后通过处理后的数据建立长短期记忆网络(LSTM)短期客流预测模型。仿真结果表明该方法在城市轨道交通进出站客流预测中有较好的表现,满足短期客流预测的要求,能够为地铁的运营管理提供一定的指导作用。
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关键词
短期预测
客流
PCA
LSTM
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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
城市轨道交通客流分布短时预测模型研究及应用
被引量：
15
2
作者
周玮腾
韩宝明
李得伟
郑宣传
机构
北京交通大学交通运输学院
北京城建设计发展集团股份有限公司
出处
《城市轨道交通研究》
北大核心
2015年第2期24-28,33,共6页
基金
国家科技支撑计划项目(2011BAG01B01)
北京市自然科学基金项目(9132015)
文摘
客流分布短时预测对于城市轨道交通运营管理和乘客出行服务具有重要的实际意义。采用自底向上的网络建模技术,利用动态仿真方法模拟乘客出行行为,构建城市轨道交通客流动态分布仿真模型,进行城市轨道交通线网客流分布短时预测,并通过实际AFC(自动售检票)刷卡数据进行二元校验。依托北京市轨道交通安全防范物联网应用示范工程,将其应用于北京地铁运营实践中,结合实例验证了模型的可行性和有效性。
关键词
城市轨道交通
短时客流预测
多主体仿真
模型校验
自动售检票数据
Keywords
urban
mass
transit
short
-
term
forecast
of
passenger
flow
multi-agent
simulation
model
verification
AFC
data
分类号
U293.13 [交通运输工程—交通运输规划与管理]
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职称材料
题名
基于PCA-LSTM模型的城市轨道交通短时客流预测
被引量：
6
3
作者
石敏莲
刘志钢
胡华
汪景
机构
上海工程技术大学城市轨道交通学院
美国威斯康辛大学土木工程学院
出处
《智能计算机与应用》
2020年第3期155-159,共5页
基金
十三五国家重点研发计划子课题(2017YFC0804900)
上海市科委地方院校能力建设项目(19030501400)
+1 种基金
国家自然科学基金(71601110)
同济大学道路与交通工程教育部重点实验室开放基金(K201902)。
文摘
城市轨道交通的进出站客流量具有较大的不确定性和复杂性,尤其是短期客流预测,一直是地铁客流预测中的一个研究热点和难点。AFC设备能准确读取刷卡数据,实现历史和实时进出站客流量的有效统计。为提高进出站客流预测精度,本文以杭州地铁西兴站为例,利用主成分分析法(PCA)对通过AFC设备采集的历史进出站客流数据进行特征提取,然后通过处理后的数据建立长短期记忆网络(LSTM)短期客流预测模型。仿真结果表明该方法在城市轨道交通进出站客流预测中有较好的表现,满足短期客流预测的要求,能够为地铁的运营管理提供一定的指导作用。
关键词
短期预测
客流
PCA
LSTM
Keywords
short
-
term
forecast
passenger
flow
PCA
LSTM
分类号
U231 [交通运输工程—道路与铁道工程]
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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
下载PDF
职称材料
2
城市轨道交通客流分布短时预测模型研究及应用
周玮腾
韩宝明
李得伟
郑宣传
《城市轨道交通研究》
北大核心
2015
15
下载PDF
职称材料
3
基于PCA-LSTM模型的城市轨道交通短时客流预测
石敏莲
刘志钢
胡华
汪景
《智能计算机与应用》
2020
6
下载PDF
职称材料
已选择
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