面向运营管理的多粒度省际客运需求预测方法

• 作者: 刘文韬 徐硕 林鹏飞 祁昊 翁剑成
• 来源期刊: 交通信息与安全
• 学科: 交通运输
• 关键词: 城市交通 省际客运 客运量预测模型 BP神经网络 指数平滑法 季节模型
• 年，卷（期）: 2017,（5）
• 所属期刊栏目: 北京工业大学赵晓华教授团队专栏
• 页码范围: 115-122
• 页数: 8页
• 分类号: U491.1+4
• 字数: 6064字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3963/j.issn.1674-4861.2017.05.015

摘要

客运量是表征省际客运需求,开展行业运营管理的基础指标.为增强省际客运行业运营管理水平,提高旅客出行效率和应急保障能力,建立面向省际客运运营管理的年客运量和节假日客运量的多粒度预测模型.在影响因素与省际年客运量关联度分析的基础上,构建基于BP神经网络的年客运量预测模型.考虑特殊节假日的影响特征,提出了指数平滑与季节模型相结合的节假日客运量组合预测模型,实现节假日总客运量、日客运量的预测.以北京的实际数据为例,对预测模型进行精度验证.结果表明,年客运量预测模型的平均相对误差为0.15％,春运期间每日客运量预测模型的平均相对误差为6.7％,能较好地体现客运量在不同阶段的变化趋势,具有良好的稳定性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	翁剑成	北京工业大学北京市城市交通运行保障工程技术研究中心	45	331	12.0	17.0
2	林鹏飞	北京工业大学北京市城市交通运行保障工程技术研究中心	11	9	2.0	3.0
3	徐硕		3	6	1.0	2.0
4	祁昊	北京工业大学北京市城市交通运行保障工程技术研究中心	1	1	1.0	1.0
5	刘文韬		2	4	1.0	2.0