基于数据融合的地铁客流量预测方法

• 作者: 李存军 邓红霞 靳蕃
• 来源期刊: 铁道学报
• 学科: 交通运输
• 关键词: 铁路交通 信息预测 数据融合 神经网络
• 年，卷（期）: 2004,（1）
• 所属期刊栏目: 研究与探讨
• 页码范围: 116-119
• 页数: 4页
• 分类号: U293.13
• 字数: 2927字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1001-8360.2004.01.023

摘要

为了更加准确地预测城市地铁交通中动态变化的客流量,通过分析城市地铁交通客流量的特点,提出了一种基于神经网络数据融合的预测方法.这种方法根据预测数据各属性的特点,将采集的数据提取出多个相关序列.在此基础上对各序列采取不同的处理、预测方法,再利用神经网络进行融合.这种方法可用于数据动态预测的各种领域.实验表明,采用这种方法可以有效地改善数据预测的误差.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	靳蕃	西南交通大学计算机与通信工程学院	56	954	14.0	29.0
2	李存军	西南交通大学计算机与通信工程学院	6	132	6.0	6.0
3	邓红霞	西南交通大学交通运输学院	2	24	2.0	2.0