基于时空数据挖掘的铁路客流预测方法

• 作者: 徐薇 秦勇 黄厚宽
• 来源期刊: 北京交通大学学报
• 学科: 交通运输
• 关键词: 铁路运输 客流预测 时空预测 时空数据挖掘
• 年，卷（期）: 2004,（5）
• 所属期刊栏目: 计算机与信息技术
• 页码范围: 16-19
• 页数: 4页
• 分类号: U239.13
• 字数: 4533字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-0291.2004.05.004

摘要

提出了一种新的基于时空数据挖掘的铁路客流预测方法,该方法一方面采用统计学原理对目标对象本身的时序进行预测,另一方面通过神经网络解算相邻对象的空间影响,最后使用线性回归得到综合预测结果.采用该方法对某铁路直通区段2004年春运期间旅客总发送量进行预测,与不考虑空间影响的预测方法相比,预测精度有所改善.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	黄厚宽	北京交通大学计算机与信息技术学院	139	2476	26.0	44.0
2	徐薇	北京交通大学计算机与信息技术学院	13	130	5.0	11.0
3	秦勇	中国铁道科学研究院电子所	4	103	2.0	4.0