线性回归和马尔科夫算法在旅游客流预测中各有千秋。线性回归适合于分析连续的数据和多种影响因素，而马尔科夫算法则在处理基于状态的预测时更为有效。这两种方法的合理应用不仅可以提高预测的准确性，还可以为旅游景区的管理和决策提供强有力的数据支持。
“通过精准预测客流，可优化资源配置和运营调度，降低运营成本。通过提升服务质量和运营效率，可吸引更多乘客选择城轨交通，增加票务收入。”郭远威表示，通过客流预测，还可优化城轨交通系统，从而吸引更多市民选择公共交通出行，减少私人汽车使用，降低城市碳排放，推动城市可持续发展，提升环境质量。他同时强调，通过准确预测...
1.编写预测方法: 先获取部分预测结果表: 得到方法可行,预测全部站点人流量。 数据可视化结果: 12月1日-12月7日地铁站点日客流量预测结果: 由十二月份一号到七号的预测数据画出的图表观察得出,站点135与137的客流量普遍较高,地铁工作人员应该在人流量多的站点多安排值班人员进行巡逻,维护站点的现场秩序,以免发生人员...
基于大数据的轨道交通短时客流预测研究 杨政 (中铁第四勘察设计院集团有限公司城地院武汉430063) 【摘要】轨道交通以其高效、快速、准时的优势,得到了城市内旅客出行的青睐。轨道交通站内及线上 的客流变化情况直接影响了轨道交通运营的安全性和高效性,尤其是针对特殊情况客流产生巨大增长的情况, ...
把握公交客流变化规律、开展公交客流预测工作可提高公交调度精准度及乘客满意度,同时提高企业资源利用效率。下面我们简要介绍公交客流预测步骤及目前研究较多的一种模型。 (一)主要步骤 1. 数据获取: 需获取的数据源主要包括:公交乘客支付流水数据、GPS到离站数据、发车间隔等公交...
包括出行生成、出行分布、方式划分和出行分配四个步骤。 出行生成:该阶段预测每一交通小区的出行生成量和出行吸引量。 出行分布:该阶段预测各交通小区出行生成量的去向和出行吸引量的来源,即各交通小区间的出行生成与吸引分布。 方式划分:确定轨道交通、常规公交、自行车、步行、出租汽车和私人汽车等各种出行方式承担的交...
基于大数据的旅游客流预测的优势 在实际中，传统的旅游客流预测大多基于管理者的经验或者宏观（特别是长期）预测结果。例如，趋势分析法就是通过对过去几年的旅游数据进行深入研究，如游客数量、入住率、消费状况等，来推测未来的旅游需求走势。此外，问卷调查法也是传统预测方式之一，通过向游客发放问卷并收集回答，了解...
本文建立了一个混合神经网络模型GCTN来解决地铁客流预测问题。除了捕捉时空相关性外,该模型还考虑了不同时间步长车站之间的相关性,以加强长期客流预测。 2.1 总体架构 本文设计了一个时空块,其中包含GCN、双向长短期记忆(Bi-LSTM)网络和Transformer模型。GCN模型通过自动学习车站的特征信息和结构信息来捕捉地铁网络的空间...
1. 城市轨道交通客流预测主要采用四阶段预测法。2. 这种方法以起讫点交通调查为基石，将预测过程分为四个阶段：出行生成、出行分布、出行分担和交通分配。3. 首先，通过调查收集基础数据，包括历年社会经济指标和规划数据、现状OD（起讫点）数据、土地利用状况等。4. 接着，利用这些数据建立生成模型，预测...
5 客流统计系统通过算法对视频信息进行自动统计，为管理方提供实际较准确的人员进入/离开指定区域（通道）的客流数量及流速等信息，显示当前人数状态和变化趋势，或掌握区域客流数量，可用于量度高峰期及各个时段的客流量，并以列表形式保存以供日后查看，通过多样化数据交叉分析，对于客流预测轻松掌握。6 实时掌控客流趋势...