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摘要:
城市轨道交通短期客流预测是列车运力配置和网络化运营决策的基础,预测结果的准确性、精细度及科学合理性决定了运营过程的安全性、运营组织的高效性和资源配置的均衡性.节假日(包括节前一日)客流与平日有明显差异,不同节假日、不同车站的客流规律各异,预测过程同时面临路网结构改变、历史可用样本少等问题,本文综合考虑大型活动、恶劣天气、车站周边土地利用性质等影响因素,采用模糊C均值聚类法和一元线性回归模型,构建了适用于路网结构发生改变的车站进、出站量预测模型,并结合北京市轨道交通历史客流数据,对2015年清明节前一日车站进、出站量进行了预测,与神经网络模型、多元回归模型预测结果对比表明,本模型预测结果更好,全路网客运量误差率为0.27%,车站平均预测误差率为3.92%.
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文献信息
篇名 城市轨道交通节假日客流预测研究
来源期刊 交通工程 学科 交通运输
关键词 客流影响因子 城市轨道交通 短期客流预测 土地利用性质 聚类分析 线性回归
年,卷(期) 2017,(3) 所属期刊栏目 本期专题:轨道交通
研究方向 页码范围 27-35
页数 9页 分类号 U293.13
字数 语种 中文
DOI 10.13986/j.cnki.jote.2017.03.005
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研究主题发展历程
节点文献
客流影响因子
城市轨道交通
短期客流预测
土地利用性质
聚类分析
线性回归
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
交通工程
双月刊
2096-3432
10-1468/U
大16开
北京市丰台区南四环西路186号汉威国际四区3号楼6M层
2000
eng
出版文献量(篇)
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