基于无偏灰色马尔科夫模型的客流量预测

为合理制定城市轨道交通列车开行方案,同时为城市轨道交通公安机关布置警力提供科学依据,采用无偏灰色马尔科夫模型进行客流预测。分析灰色GM(1,1)模型和无偏灰色GM(1,1)模型的基本特点,在此基础上构建马尔科夫模型。以郑州地铁1~#线2017-02-03—02-18每日客流量为基础,分别利用无偏灰色GM(1,1)模型和马尔科夫模型计算客流量,并对预测结果进行检验对比。结果表明:马尔科夫模型较无偏灰色模型对客流量的预测精度提高54%。利用马尔科夫模型对未来3d的客流量进行预测,预测结果符合城市轨道交通客流的实际情况。     

基于灰色模型的铁路客流预测方法

在GM(1,1)预测模型基础上,构建2个不同的预测模型——GM(1,1)幂模型和对原始数据进行缓冲算子处理的GM(1,1)模型,采用Matlab建模,并将模型应用到铁路客流量预测,分析对中小样本振荡序列的预测效果。实例证明,GM(1,1)幂模型和对原始数据进行缓冲算子处理的GM(1,1)模型的应用范围和预测精度都优于灰色GM(1,1)模型,是非线性铁路客流量预测的一种有效方法,有助于制定铁路运输计划。     

公路货物运输量灰色马尔可夫预测模型

为了提高公路货物运输量的预测精度,结合灰色系统和马尔可夫链的特点,建立公路货物运输量灰色马尔可夫预测模型.在实例应用中,建立运输量GM(1,1)灰色预测模型,在获得预测值和残差检验的基础上,将原始数据序列划分为4个状态,计算状态转移概率,利用灰区间中位数建立货运量灰色马尔可夫预测模型,对货运量和货运周转量进行预测.将其预测结果与GM(1,1)灰色模型的预测结果比对,结果表明,灰色马尔可夫预测模型可以用于公路货物运输量预测,且其预测精度高于GM(1,1)灰色模型.     

基于多模式灰色模型的地铁全网客流预测研究

地铁全网客流量预测对轨道线网规模确定及线路规划建设具有指导性作用,为准确预测地铁全网客流量,选取GM(1,1)均值模型、GM(1,1)差分模型和灰色Verhulst模型对重庆地铁全网客流量进行预测,采用平均相对误差、均方差比值和关联度三个指标对模型进行检验。结果表明:GM(1,1)均值模型预测结果与实际数据最接近,预测性能优于差分模型和Verhulst模型,为重庆地铁全网客流预测提供新思路,为重庆地铁规划建设提供理论依据。     

灰色系统理论对LEG船货舱温度的预测

应用灰色系统理论中GM(1,1)预测模型的原理和方法对LEG船货舱温度预测进行了计算,结果表明该GM(1,1)预测模型计算简单、结果可靠,此模型可应用于船舶各种设备的运行状态预测、故障诊断。     

GM(1,1)模型在春运铁路客流预测中的应用

客流量预测是铁路运输组织工作的重要基础,是铁路部门制定运输方案和列车开行计划的主要依据。采用灰色GM(1,1)预测模型建立我国春运铁路客流量的预测模型,经验证,建立的模型精度较高,可预测短期客流量。最后,运用该模型对我国未来5年的春运铁路客流量进行预测,结果表明:近几年我国春运铁路客流量呈现出线性增长趋势,年平均增长率为7.7%。     

城市货运量的灰色Verhulst预测模型

以研究城市货运量的预测方法为目的,为了提高城市货运量预测模型的预测精度,分析了GM(1,1)和Ver-hulst预测模型的特点,发现Verhulst预测模型更适用于城市货运量的预测,采用灰色Verhulst预测模型对城市货运量进行预测,通过比较GM(1,1)和Verhulst预测模型的结果可知后者具有较高的精度和可靠性,最后通过实例说明预测方法的可行性,为实际决策提供理论参考。     

基于GM(1,1)模型的交通客运量发展预测

采用灰色系统理论中的GM(1,1)模型,选取2001~2005年我国客运运量数据,分别建立了铁路、公路和民航客运周转量的预测模型,经检验,模型精度等级较高。应用所建模型进行了2006~2010年客运周转量预测,并对照2006年实际运量数据,证明预测结果精度较高。最后讨论了GM(1,1)预测模型在运量预测实际应用中的指标选取、模型检验和应用范围。     

用灰色马尔可夫模型预测水上交通事故量

灰色GM(1,1)是一种水上交通事故量预测模型．这种模型不适合长期的、随机和波动性较大的数据序列预测．马尔可夫模型适合描述随机波动性较大的预测问题．本文将两模型结合,形成一个灰色马尔可夫预测模型．按特定的状态划分方法,先用灰色GM(1,1)预测模型进行预测,再用马尔可夫模型预测结果进行优化,使预测精度大大提高．文中给出两个例子,算例证明了谊模型的诸多优点．     

基于GA-灰色神经网络的沥青路面使用性能预测

为准确预估我国沥青路面使用性能的变化趋势,在传统灰色预测模型GM(1,1)的基础之上,提出了无偏GM(1,1)模型和滑动GM(1,1)模型,并通过遗传算法(GA)优化后的BP神经网络对传统、无偏与滑动GM(1,1)模型进行了组合,得到了兼顾灰色理论、遗传算法和BP神经网络优点的GA-灰色神经网络组合预测模型,并以具体实例验证了该模型的有效性。结果表明:传统GM(1,1)模型的平均相对误差为4.67%,无偏GM(1,1)模型的平均相对误差为4.64%,滑动GM(1,1)模型的平均相对误差为4.63%,灰色神经网络组合模型的平均相对误差为2.41%,而GA-灰色神经网络组合模型平均相对误差仅为0.54%,证明所提出的组合模型预测精度较高,误差较小,可作为制定路面养护计划的依据。     

基于灰色理论的城市轨道交通短期客流预测研究

城市轨道交通短期客流的预测是制定列车调度计划、车站客运组织工作的关键。在研究城市轨道交通的断面客流特征的基础上,建立基于灰色预测的城市轨道交通短期客流预测模型,提出通过若干组连续历史客流数据构建灰色预测模型,以此类推对未来客流进行预测。以某城市轨道交通网络客流为例进行计算,得到预测数据与真实数据误差较小,验证了该模型与方法的有效性。     

基于时序特征的城市轨道交通客流预测

通过分析城市轨道交通客流量的时序特征和RBF神经网络的作用机理,将具有不同时序特征的数据分别用不同的神经网络进行处理,建立了基于客流时序特征的并行加权神经网络模型,并用该模型对北京市城市轨道交通各条线路的客流进行预测.结果表明,各线路客流量预测结果的平均绝对百分误差均在10％以下,小于单个神经网络的预测误差,提高了预测精度.     

轨道交通与城市协同发展的空间差异性分析：以北京市为例

为识别轨道交通与城市协同发展程度的空间差异性，以及不同空间范围内城市发展水平对轨道交通客流影响的差异性，引入描述空间集聚特征的莫兰指数Moran's I 建立轨道站点周边城市发展水平评价方法，将轨道站点周边城市发展水平和站点客流空间集聚分布特征作为轨道交通与城市发展协同程度判断标准，划定若干研究区域，利用地理加权回归GWR 模型研究两者空间相关性和城市发展因素对轨道交通客流的影响. 实证研究表明：轨道站点周边城市发展水平与站点客流协同程度较高的区域，城市发展水平对站点客流影响更大；将城市发展因素对站点客流影响程度进行排序，密度高于交通便捷程度、功能多样化程度和发展紧凑度.     

基于常规公交的轨道交通站点吸引范围研究

在进行城市轨道交通规划与运营优化时,需要对客流进行分析,其中确定城市轨道交通站点的吸引范围属于关键性问题。考虑到不同用地性质的轨道交通站点承担的交通功能不同,对城市轨道交通的站点进行分类,建立基于聚集效应的城市轨道交通站点客流吸引范围模型,并通过实例进行分析,得到轨道交通站点对常规公交客流的合理和最大吸引时间,从而确定不同类型站点的客流吸引范围。     

城市轨道交通客流分担率模型分析

在居民出行效用最大化目标函数的基础上,引入时间价值概念建立城市轨道交通及常规交通客流分担率的非集计预测模型,并通过算例对模型中的参数进行标定,对城市轨道交通客流分担率的预测具有一定的参考价值。     

基于动态反馈神经网络的城市轨道交通短期客流预测

城市轨道交通短期客流的预测是制定列车调度计划、车站客运组织工作等的关键。文章在研究城市轨道交通的断面客流特征的基础上,建立基于动态反馈神经网络的城市轨道交通短期客流预测模型,提出通过若干组连续历史断面客流数据训练动态连续的神经网络,以此对未来客流进行预测;并以北京轨道交通某日早高峰客流为例进行分析,验证了该模型与方法的有效性。     

重大公共卫生灾害主动限流背景下城市轨道交通网络集成韧性

分析了重大公共卫生灾害对城市轨道交通网络集成韧性的影响机理；基于韧性曲线模型对传统韧性测度方法进行了修正，构建了面向重大公共卫生灾害影响的城市轨道交通网络集成韧性测度方法；评估了城市轨道交通网络节点重要度水平，运用复杂网络构建了城市轨道交通网络拓扑模型，对节点客流进行了模拟分配；应用SEZIR传染病传播模型模拟了灾害传播过程，研究了城市轨道交通在重大公共卫生灾害背景下的集成韧性水平演化规律；以西安市疫情发展过程为研究对象，对主动客流限制下城市轨道交通网络的集成韧性水平进行了模拟和数值分析。研究结果表明：主动客流限制措施能够有效提高城市轨道交通网络对重大公共卫生灾害的阻断能力，当客流限制水平达到30%后，重大公共卫生灾害传播过程趋于平缓；主动客流限制措施会直接导致城市轨道交通网络运行效率降低，但能够提升城市轨道交通网络在重大公共卫生灾害影响下的集成韧性水平；当客流限制水平分别为70%、40%和20%时，城市轨道交通网络集成韧性水平的改善提升效果更加明显，累积改善效果分别可达到10.73%、46.87%和226.81%。     

考虑综合效益的城市轨道交通票价制定方法

城市轨道交通的票价制定涉及到社会各方的利益,合理的票价可以促进城市轨道交通系统的健康良性发展。由于城市轨道交通的票价与其承担的客流量有直接关系,故首先利用logit模型确定城市轨道交通的客流分担率,同时考虑诱增客流量,在此基础上建立起综合考虑包括消费者、企业、政府各方在内的综合效益最优的多目标规划模型,从而求解相应的最优票价。最后以具体实例详细验证了该方法的可行性。     

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城市轨道交通网络客流时空分布特征是网络化协同运输组织的基础与核心.本文在系统分析城市轨道交通乘客出行行为的基础上,基于Multi-Agent建模技术,构建了网络客流分布动态仿真模型,应用该模型模拟乘客的网络出行过程,统计分析得到路网的客流分布特征.该模型既能反映乘客网络出行行为全过程,又能满足大规模路网仿真需求.最后,开发了城市轨道交通网络客流仿真系统,通过北京市轨道交通网络的实际数据对模型和算法进行验证.     

考虑城市客运结构优化的城市轨道交通定价方法研究

票价直接影响乘客出行方式选择和城市客运结构.在比较交通方式相对优势度和影响因素的基础上,以城市综合交通乘客出行时间最少,整体系统结构优化为目标,构建了城市客运系统整体出行时间最小的双层规划模型,并进行算例分析,验证模型的可操作性.算例表明,调整城市轨道交通票价情况下,随着票价降低,选择城市公共汽车和私人小汽车出行客流转移到城市轨道交通,城市轨道交通客流逐步增加,整个系统广义出行成本降低,系统总出行时间减少.城市客运系统结构中各交通方式优势的发挥受票价影响,在城市轨道交通票价制定时,应优先提高城市轨道交通客流量以增强客流分担率,最大可能发挥其运能大和系统出行时间少的特点.