基于移动通信数据分析的Elman神经网络城市轨道交通客流预测

• 作者: 王思韬 蒲琪 韩斌
• 来源期刊: 城市轨道交通研究
• 学科: 交通运输
• 关键词: 城市轨道交通 客流量预测 移动通信数据 基站定位 Elman神经网络
• 年，卷（期）: 2017,（9）
• 所属期刊栏目: 研究报告
• 页码范围: 69-73
• 页数: 5页
• 分类号: U293.13
• 字数: 4851字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16037/j.1007-869x.2017.09.014

摘要

城市轨道交通的短时客流预测数据对运营组织单位面对潜在的大客流或突发事件的应对准备工作有着重要的作用.以原始移动通信数据作为换乘站点换乘客流统计的数据来源,得到了精确的单条线路某个换乘站的换乘人数,并结合自动售检票系统的统计数据,通过建立Elman神经网络模型对客流数据进行样本对训练,得到下游车站未来lh内断面客流量的预测结果.预测结果误差符合要求,为站点的运营组织方案提供了良好的数据支撑.同时为了对比说明建立了ARIMA模型,并对预测结果作出分析比较.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	蒲琪	同济大学铁道与城市轨道交通研究院	26	335	11.0	18.0
2	王思韬	同济大学铁道与城市轨道交通研究院	1	5	1.0	1.0
3	韩斌	同济大学铁道与城市轨道交通研究院	1	5	1.0	1.0