基于AP聚类的支持向量机公交站点短时客流预测

• 作者: 刘兰芬 杨信丰
• 来源期刊: 武汉理工大学学报（交通科学与工程版）
• 学科: 交通运输
• 关键词: 公交 短时客流预测 支持向量机 AP聚类算法 遗传算法
• 年，卷（期）: 2016,（1）
• 页码范围: 36-40
• 页数: 5页
• 分类号: U491
• 字数: 3639字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3963/j.issn.2095-3844.2016.01.008

摘要

公交站点短时客流预测是公交调度决策的基础,文中设计了一种基于AP聚类算法的支持向量机用于公交短时客流预测.该方法利用AP聚类算法将客流调查数据划分为若干个聚类子集,对每一子集建立支持向量机预测模型,并采用遗传算法对预测模型的参数进行优化选择.该方法在兰州市快速公交站点客流数据统计的基础上进行实例分析,结果表明:设计的遗传算法可以有效解决支持向量机模型中的参数优选问题,使用AP聚类算法对客流数据进行分类可以提高支持向量机的预测精度,该预测方法可有效的对公交车站客流进行短时预测.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨信丰	兰州交通大学交通运输学院	36	271	11.0	14.0
2	刘兰芬	兰州交通大学交通运输学院	16	146	8.0	11.0