基于Wi-Fi探针的地铁客流预测研究

• 作者: 梁立 孙晋敏 潘晓峰 徐炜
• 来源期刊: 交通与运输
• 关键词: 轨道交通 Wi-Fi探针技术 客流预测 BP神经网络
• 年，卷（期）: 2021,（z1）
• 所属期刊栏目: 交通模型|TRANSPORTATION MODEL
• 页码范围: 66-69
• 页数: 4页
• 分类号: U491
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-3400.2021.z1.014

摘要

在城市轨道交通日常运营中,随着车站客流量的逐年增长,为了避免人群拥挤导致的安全问题,地铁车站客流量的准确预测存在重要的现实意义.通过对Wi-Fi探针的采集原理、源数据处理进行分析,对Wi-Fi探针间的关系进行关联分析,构建BP神经网络客流的预测模型,最后以算例验证Wi-Fi探针技术采集数据及客流预测模型的有效性和可行性,并以某地铁站采集到的数据为例进行验证.实验结果表明,Wi-Fi探针技术采集到的数据可以满足客流预测的需求,基于Wi-Fi探针的地铁客流预测模型有效.