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基于广义动态模糊神经网络的轨道交通车站进站量预测1
作者姓名:
LI Chunxiao
LI Haiying
JIANG Xi
XU Xinyue
ZHAO Aqun
作者单位:
北京交通大学交通与安全国家重点实验室,北京交通大学交通运输学院;北京交通大学计算机与信息技术学院
摘 要:
针对轨道交通车站短时进站客流的不均衡性、高度非线性和时变性特点,结合逻辑推理能力强的模糊技术与自学习能力强的神经网络,提出一种基于广义动态模糊神经网络(GD-FNN)的短时进站量预测方法。以北京轨道交通各车站的进站客流量数据为例,分析轨道交通车站的进站客流特征,确定影响短时客流分布的主要因素;然后采用GD-FNN方法构建车站短时进站量的预测模型,实现北京轨道交通系统若干车站进站量的预测,预测结果表明,该方法与传统的神经网络相比,预测效果更准确(最大相对误差小于8%),稳定性好。
关 键 词:
轨道交通
广义动态模糊神经网络
短时客流预测
进站量
修稿时间:
2016/11/8 0:00:00
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