值得注意的是，高性能模型的建立是一个迭代的过程，需要不断地调整模型和优化参数。目前，公交客流预测领域常用的模型主要包括：传统统计模型、机器学习模型以及深度学习模型。传统统计模型，如线性回归、逻辑回归和时间序列分析，它们基于统计学原理进行预测。机器学习模型，如决策树和支持向量机，则通过计算机算法自动学习...
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
公交客流预测模型前景目录页ContentsPage公交客流预测模型研究公交客流预测方法概述公交客流预测方法概述公交客流预测模型的主要类型1.基于统计模型的公交客流预测模型:-利用历史数据和统计方法构建预测模型,常见方法包括时间序列模型和回归模型。2.基于机器学习模型的公交客流预测模型:-利用机器学习算法构建预测模型,常见方法包括...
基于大数据的城市公交线路客流预测模型应运而生。 在过去,公交线路的客流预测通常依靠经验和历史数据进行推算。虽然这种方法在某些情况下能够提供一定的准确性,但由于城市发展的快速变化,历史数据的参考价值逐渐下降,导致预测结果出现一定的偏差。 大数据的出现为公交线路客流预测带来了新的机遇。通过收集和分析大量的宏观和...
基于GCN-IPSO-LSTM组合模型的城市短时交通流预测方法 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... 张浩,华...
为分析交通走廊中加入快速公交之后的交通需求变化,并量化快速公交实施后的客流吸引效果,建立了快速公交走廊的客流分担率预测模型。采用RP&SP联合调查和多项Logit方法研究了1865个有效样本的出行者个体属性所引起的交通方式选择的差异。通过建立包含显著变量的方式选择效用函数,获得个体选择概率。按概率集计法分析各交通方式...
当然,也有一些交通模型工程师并不负责模型的研发,而是应用交通模型进行轨道交通客流预测,相对门槛低一些。建立轨道交通客流预测模型,需要有完整的四阶段模型,包括出行产生吸引模型,出行分布模型,方式划分模型,高峰模型以及分配模型。本文假定交通模型工程师对公交模型的建立和应用具有一定的基础,讲述模型已经建立的情况下,...
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...
在公交客流分布预测中重力模型的参数标定及其应用研究 维普资讯 http://www.cqvip.com
为了有效缓解日常交通拥堵,倡导健康绿色出行,通过城市客流特征分析和预测精准掌握城市交通中的客流量分布特点,综合考虑了天气,节假日等多种影响因素对客流量的影响,基于卷积神经网络提出了一种因果卷积自注意力的城市公交客流量CCN-Informer预测模型,改善输入序列局部信息提取能力,获取长期依赖信息,从而提高预测准确性.实验通...