基于神经网络时间序列模型的换乘站早高峰客流预测研究

• 作者: 张文哲
• 来源期刊: 运输经理世界
• 学科: 交通运输
• 关键词: 换乘站 早高峰 短时客流预测 神经网络时序模型
• 年，卷（期）: 2021,（20）
• 所属期刊栏目: 综合运输研究
• 页码范围: 166-168
• 页数: 3页
• 分类号: U116.6
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-3681.2021.20.055

摘要

北京轨道交通发展至今日,网络化、数据化、标准化运营格局已经形成.大客流冲击对一座车站产生的影响将迅速扩展到本线其他车站,这其中最复杂的关键节点便是换乘站.为做好换乘站大客流冲击的安全防范与处置工作,相关车站应在以往经验的基础上,加以科学的预测及判断,使站内客流处于有序可控状态,保证客运、乘务工作高效有序进行,最大程度地减少大客流对路网运营的影响,也确保避免影响乘客人身安全事件的发生.应用神经网络时间序列模型,对北京地铁早高峰客流较大的4座换乘站进行短时客流预测,该模型误差在可接受范围内,且泛化能力强,可应用于所有换乘车站的短时客流预测,为各换乘站应对客流冲击提供了预测支持.