基于历史数据和时间系数的城市轨道站点客流预测

• 作者: 李晓龙 陈满达
• 来源期刊: 佳木斯大学学报：自然科学版
• 学科: 交通运输
• 关键词: 城市轨道交通 神经网络预测 站点客流 时间系数
• 年，卷（期）: 2012,（2）
• 页码范围: 201-204
• 页数: 4页
• 分类号: U121
• 字数: 3242字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1008-1402.2012.02.010

摘要

在对城市轨道交通站点客流规律、特点进行分析的基础上,通过对上海市轨道交通系统客流历史数据的深入分析,在引入平假日系数的同时,提出了小时系数的概念,并建立了基于平假日系数和高峰小时系数的城市轨道交通站点客流神经网络预测模型,提高了站点进站客流预测的精度,为城市轨道交通系统客流管理提供了理论基础.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李晓龙	同济大学铁道与城市轨道交通研究院	36	306	9.0	17.0
2	陈满达	同济大学铁道与城市轨道交通研究院	1	7	1.0	1.0