基于相空间重构—SVM的公交客流量预测研究
你要构建模型，输入一些基础的背景条件和变量，预测他的客流量，所以重点不是查找实际的客流数据，而是...
分析了城市公交客流量预测的必要性,提出了运用时间序列模型进行短期预测的方法;以城市公交短期交通特征为基础,设计了公交站点的ARMA短期客流预测模型;研究了单线路公交站点客流传统行为,构建了重点区域的枢纽站总客流实时预测模型,并采用上海市五角场枢纽站客流数据对比验证了文中模型的可行性,提出了枢纽站公交调度的优化建...
对出行工具数量和质量方面的需求逐渐提高,自2004年以来全国各地不断地对道路客运进行公交化改造.然而,道路客运班线公交化改造中,运营企业对改造后线路的客流量缺少分析预测,时刻表的编制不够合理,导致运力不足,乘客等待时间长等一系列问题的出现.因此,研究道路客运公交化改造后线路的客流量预测及科学,合理的编制时刻表...
5 基于ARMA模型的公交枢纽站客流量预测方法研究
为了科学准确地预测近期公交客流量,提出了应用灰色马尔可夫模型进行预测的方法。利用历史数据建立灰色GM(1,1)模型,通过确定系数可获得公交客流量的时间响应序列及还原值的表达式,从而可获得未来年公交客流量的发展序列值,结合马尔可夫链过程将随机序列状态划分为3类,通过确定状态转移矩阵可获得序列处于各状态的概率值及与...
城市公交客流量预测的必要性,提出了运用时间序列模型进行短期 预测的方法;以城市公交短期交通特征为基础,设计了公交站点的 ARMA 短期客流 预测模型;研究了单线路公交站点客流传统行为,构建了重点区域的枢纽站总客流实 时预测模型,并采用上海市五角场枢纽站客流数据对比验证了文中模型的可行性,提 出了枢纽站公交调度的...
一种基于GCNLSTM组合模型的公交车站点客流量预测方法属于交通预测领域.本发明首先用图卷积神经网络提取客流量数据的空间相关性,并将带有空间相关信息的数据输入长短期记忆循环单元进行时间特征提取,最后经过一个全连接层得到预测结果.该方法通过同时关注交... 桂智明,姚思佳,郭黎敏 被引量: 0发表: 2021年 一种基于GCN...
历史客流量,时段,高/平峰,星期,降水量,重大活动等因素为输入向量,分别建立CNN与GRU单一模型,并利用均方误差,均方根误差,平均绝对误差为评价指标,开展预测;针对单一模型不适用多特征时间序列预测等问题,分别构建了由CNN和GRU组合的线路客流和断面客流预测模型;以北京市特15路公交为例,预测工作日与非工作日场景下的...
本发明涉及客流预测领域,尤其涉及一种客流量预测方法、系统及公交派车方法。所述客流量预测方法包括:设置数据周期,数据周期由多个单位时间组成;将数据周期分为多个评估层级,每个评估层级包含一个单位时间或者多个连续的单位时间;设置评估层级权重;然后获取目标时间所在的评估层级作为目标层级;结合目标层级中各单位时间上客流...