基于时序特征的城市轨道交通客流预测
기우시서특정적성시궤도교통객류예측
Urban railway traffic passenger flow forecast based on the timing characteristics
  • 万方数据
    北京交通大学学报 북경교통대학학보
    JOURNAL OF NORTHERN JIAOTONG UNIVERSITY
    2014年 3期 1-6 ,共6页

    四兵锋%何九冉%任华玲%杨小宝

    사병봉%하구염%임화령%양소보

    轨道交通%客流预测%组合预测%神经网络%时序特征 軌道交通%客流預測%組閤預測%神經網絡%時序特徵
    궤도교통%객류예측%조합예측%신경망락%시서특정
    railway traffic%passenger flow forecast%combination forecasting%neural network%timing characteristics
    通过分析城市轨道交通客流量的时序特征和RBF神经网络的作用机理,将具有不同时序特征的数据分别用不同的神经网络进行处理,建立了基于客流时序特征的并行加权神经网络模型,并用该模型对北京市城市轨道交通各条线路的客流进行预测.结果表明,各线路客流量预测结果的平均绝对百分误差均在10％以下,小于单个神经网络的预测误差,提高了预测精度.
    통과분석성시궤도교통객류량적시서특정화RBF신경망락적작용궤리,장구유불동시서특정적수거분별용불동적신경망락진행처리,건립료기우객류시서특정적병행가권신경망락모형,병용해모형대북경시성시궤도교통각조선로적객류진행예측.결과표명,각선로객류량예측결과적평균절대백분오차균재10％이하,소우단개신경망락적예측오차,제고료예측정도.
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