基于变点发掘的城市轨道交通客流预测模型

• 作者: 张彭 朱广宇 王雨晨 艾渤 边历嵚
• 来源期刊: 中南大学学报（自然科学版）
• 学科: 交通运输
• 关键词: 城市轨道交通 客流预测 变点发掘 组合预测 自回归求和滑动平均模型
• 年，卷（期）: 2016,（6）
• 所属期刊栏目: 能源工程 ? 交通运输工程 ? 环境工程
• 页码范围: 2153-2159
• 页数: 7页
• 分类号: U231
• 字数: 5039字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11817/j.issn.1672-7207.2016.06.045

摘要

通过城市轨道交通发展过程阶段变化对其相应的客流变化特点进行分析；基于变点发掘的方法划分出轨道交通客流的不同变化模式，并分析导致客流模式变化的影响因素；通过权重变化有效地结合不同交通状态模式下的变参数自回归求和滑动平均(ARIMA)模型和全局BP神经网络模型，构建城市轨道交通客流组合预测模型；结合某大城市轨道交通线路的实际客流数据，对本文模型的适用性和准确性进行验证。研究结果表明：同一模式区间预测比全局搜索预测更容易获得较高精度预测值，组合模型预测结果相对优于单一模型预测结果。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	朱广宇	北京交通大学城市交通复杂系统理论与技术教育部重点实验室	24	82	6.0	7.0
2	张彭	北京市交通发展研究中心城市交通运行仿真与决策支持北京市重点实验室	6	40	4.0	6.0
3	王雨晨	北京交通大学城市交通复杂系统理论与技术教育部重点实验室	1	13	1.0	1.0
4	艾渤		2	13	1.0	2.0
5	边历嵚		1	13	1.0	1.0