都市快轨交通
都市快軌交通
도시쾌궤교통
URBAN RAPID RAIL TRANSIT
2014年
3期
35-38
,共4页
地铁%支持向量机%地铁客流量%预测%影响因素
地鐵%支持嚮量機%地鐵客流量%預測%影響因素
지철%지지향량궤%지철객류량%예측%영향인소
Metro%Support Vector Machine (SVM)%subway traffic%prediction%influencing factors
地铁客流量是城市地铁交通运营组织的重要依据,客流随机性较大,其影响因素较多,因此加大了客流预测的难度.为了更加准确地预测城市地铁交通中的客流量,及时对客流组织方案进行调整,设计了一种基于非线性支持向量回归机的地铁客流量预测方法.该方法通过分析已采集数据的影响因素,确定对客流量影响较大的支持向量,然后构建预测模型进行预测.该模型可以通过调整影响因素的强度来提高预测精度.最后,通过算例验证:该方法可以有效地改善预测误差,适用于短期和不确定环境的地铁客流预测.
地鐵客流量是城市地鐵交通運營組織的重要依據,客流隨機性較大,其影響因素較多,因此加大瞭客流預測的難度.為瞭更加準確地預測城市地鐵交通中的客流量,及時對客流組織方案進行調整,設計瞭一種基于非線性支持嚮量迴歸機的地鐵客流量預測方法.該方法通過分析已採集數據的影響因素,確定對客流量影響較大的支持嚮量,然後構建預測模型進行預測.該模型可以通過調整影響因素的彊度來提高預測精度.最後,通過算例驗證:該方法可以有效地改善預測誤差,適用于短期和不確定環境的地鐵客流預測.
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