基于改进卡尔曼滤波的轨道交通站台短时客流预测

• 作者: 张丹丹 张智勇 梁天闻 贾建林
• 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: 轨道交通 短时客流预测 卡尔曼滤波
• 年，卷（期）: 2017,（6）
• 页码范围: 974-977
• 页数: 4页
• 分类号: U491
• 字数: 3279字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3963/j.issn.2095-3844.2017.06.017

摘要

在对站台短时客流特性进行分析的基础上,基于卡尔曼滤波理论,提出了改进卡尔曼滤波短时客流预测模型,并给出了模型的求解过程.选取北京市客流量较大、客流变化明显的岛式站台、侧式站台、普通站台、换乘站台进行数据采集和实例分析.结果表明,该预测模型的平均绝对误差为0.299,均方误差为34.094,均等系数为0.923,提出的模型可以有效地对短时地铁客流进行预测.相较于传统卡尔曼滤波预测方法,改进的卡尔曼滤波短时客流预测方法能够提升预测信息的实时性,并使平均绝对误差降低了0.448,进一步提高了预测精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张智勇	北京工业大学城市交通学院	36	469	11.0	21.0
2	梁天闻	北京工业大学城市交通学院	3	20	2.0	3.0
3	贾建林	北京工业大学城市交通学院	6	23	2.0	4.0
4	张丹丹	北京工业大学城市交通学院	4	22	2.0	4.0