铁路客流量预测分析与研究

铁路客流量预测与分析对铁路部门采取有效的应对措施具有十分重要的意义,分别应用基本的神经网络和遗传算法优化BP神经网络对客流量进行了预测,建立铁路客流量网络预测模型.分别利用以前客流量的数据对2011年和2012年的客流量做了预测验证,并对2013年的客流量做了预测,结果表明利用遗传算法优化BP神经网络得到的预测数据和实际的基本相符,该预测算法应用到客流量的预测中效果良好,具有很好的应用和推广的前景.     

城市轨道交通断面客流量计算方法探讨

轨道交通断面客流量的计算是轨道交通客流量预测的一个重要环节,断面客流量计算精确性对客流预测结果,及列车开行方案的设计有着重要的影响。目前常见断面客流量计算方法有多种,但有的不够细致、透彻;有的不够简洁,计算速度慢、效率低,难以实现编程运行。通过对断面客流量计算的方法进行深入探讨,对现有几种方法进行整理、总结,最后提出一种新的相对严谨、方便的计算方法,可为城市轨道交通客流量研究和教学工作提供参考。     

基于混沌-小波神经网络的公交客流量预测模型研究

为提高公交客流量预测的精确度,将混沌理论和小波神经网络方法相结合应用于公交客流量预测。分别采用自相关法、伪最近邻域法计算公交客流量时间序列的时间延迟、嵌入维数,采用小数据量法计算其最大李雅普诺夫指数,证实该时间序列具有混沌特性。据此建立混沌-小波神经网络预测模型,进而对H省某市实际公交客流量进行预测。实验结果表明,相比于传统的BP神经网络预测法、LIBSVM预测法,该方法在均方误差(MSE)、平均绝对误差(MAE)、平均相对误差(MRE)上均具有更小的预测误差,因而可以有效地预测公交客流量。     

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科学准确地预测轨道交通客流量,超前掌握轨道交通客流量发展的趋势、特点、规律和数量,是制定轨道交通客运发展和站场配置规划的基础.现有轨道交通客流预测方法对于城际轨道交通客流预测的适应性各不相同,本文采用三次吸引法和客流转移理论相结合,并借鉴统计学中距离分析思想,确定客流转移率,从而获得转移客流量.具体做法是：在分析客流量转移的影响因素基础上,建立广义不相似距离矩阵,以此在轨道交通三次吸引范围内分别确定各种交通方式客流量转移率,从而获得规划年轨道交通客流量.通过某一城市的实际数据进行了算例分析,该方法简单、可操作性强、具有工程应用价值.     

基于GSO-BP神经网络的城市轨道交通客流量短时间预测

城市轨道交通作为公共交通客流量的分担措施之一,能够解决因客流量预测不准确而带来的资源浪费和低效益问题。建立一种新的GSO-BPNN方法,该方法在BP网络的基础上植入GSO算法,优化网络的初始权值和阈值,并以某城市轨道交通客流量为例,对比普通BP网络预测模型,结果显示GSO-BPNN方法的预测精度较高。     

基于混合深度学习的地铁站进出客流量短时预测

针对城市轨道交通多站点短时客流量预测问题，本文提出一种将卷积神经网络 (CNN)与残差网络(ResNet)相组合的预测模型(ResNet-CNN1D).模型将原始客流量数据作为输入，利用二维 CNN 与 ResNet 组成深层神经网络，捕捉站点间的空间特征，同时利用一维 CNN捕捉客流量的时间依赖.最后，基于参数矩阵，将时间和空间特征进行加权融合，完成对目标时段中多个站点进出客流量的同时预测.采集青岛市地铁3号线刷卡数据，对模型进行验证. 结果表明，相比现有传统的预测模型(ARIMA，SVR，LSTM，CLTFP，ConvLSTM)，本文 ResNet-CNN1D模型具有更好的预测精度.     

基于ARIMA模型的城市轨道交通进站量预测研究

客流量预测是客运组织的基础,预测结果能够为运营管理及应急处置提供决策依据。针对城市轨道交通客流量预测问题,在分析轨道交通站点客流的周期性波动规律及变化趋势的基础上,构建自回归积分滑动平均模型(ARIMA)进行站点进站客流量的短期预测。以北京地铁为例进行实证分析,利用符合要求的季节ARIMA模型对客流量进行短时预测,选取东直门站实际客流进行模型参数标定,并对路网上典型车站(端点站、中间站、换乘站及接驳站)进行客流预测。研究结果表明:自回归积分滑动平均模型的平均预测误差仅为4%,具有较高的预测精度,验证了预测方法的准确性。     

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%。     

综合混沌相空间重构与相似性原理的铁路客流量预测

重构相空间理论对我国铁路客流量数据时间序列进行相空间重构,通过计算分形维数和提取最大Lyapunov指数,分析得出了铁路客流量时间序列数据的演化具有混沌特征,结合我国铁路客流量在全年中的波动特点,提出适合我国国情的综合混沌相空间重构与相似性原理的铁路客流量预测算法.该算法能自动参考过去相似年度同期的客流量变化趋势,对预测值进行智能化调整.通过以某火车站客流量为预测对象进行验证,结果证明了该预测算法的准确性和实用性.     

基于SARIMA 模型的北京地铁进站客流量预测

通过对北京地铁2013 年5 月~7 月的进站客流量数据进行详细分析,总结北京 地铁进站客流量以周为周期的波动规律,选用季节时间序列（SARIMA）模型对北京地铁 进站客流量进行时间序列建模.利用符合要求的模型对北京地铁进站客流量进行预测,预 测结果能够较准确地描述北京地铁进站客流量的变化趋势,平均误差为0.3%.说明此模型 适用于地铁进站客流量的短时预测,基于预测结果进一步分析北京地铁进站客流量的特 点,为进一步优化进站设施布置、组织进站流线、高效安全的地铁运营组织提供参考建议.     

基于神经网络的公交客流预测

公交客流量具有动态性,受多种因素的影响,不能或无法用精确的数学模型进行预测。通过对公交客流量预测的Elman和BP神经网络的建立、学习和训练。并以前三年的公交客流量、国内生产总值、工业总产值、城市人口数作为两种神经网络的输入神经元,第四年的公交客流量作为输出神经元,同时以合肥市公交客流量为例进行分析,结果表明：所建的Elman模型比EBP模型的预测精度高,效果好。     

基于神经网络的公交客流预测

公交客流量具有动态性,受多种因素的影响,不能或无法用精确的数学模型进行预测。通过对公交客流量预测的Elman和BP神经网络的建立、学习和训练,并以前三年的公交客流量、国内生产总值、工业总产值、城市人口数作为两种神经网络的输入神经元,第四年的公交客流量作为输出神经元,同时以合肥市公交客流量为例进行分析,结果表明:所建的Elman模型比BP模型的预测精度高,效果好。     

基于神经网络的公交客流预测

公交客流量具有动态性,受多种因素的影响,不能或无法用精确的数学模型进行预测.通过对公交客流量预测的Elman和BP神经网络的建立、学习和训练,并以前三年的公交客流量、国内生产总值、工业总产值、城市人口数作为两种神经网络的输入神经元,第四年的公交客流量作为输出神经元,同时以合肥市公交客流量为例进行分析,结果表明:所建的Elman模型比BP模型的预测精度高,效果好.     

基于神经网络的公交客流预测

公交客流量具有动态性,受多种因素的影响,不能或无法用精确的数学模型进行预测。通过对公交客流量预测的Elman和BP神经网络的建立、学习和训练,并以前三年的公交客流量、国内生产总值、工业总产值、城市人口数作为两种神经网络的输入神经元,第四年的公交客流量作为输出神经元,同时以合肥市公交客流量为例进行分析,结果表明:所建的Elman模型比BP模型的预测精度高,效果好。     

最小二乘支持向量机在公路交通客流量预测中的应用

交通客流量预测是交通规划的重要内容,对于交通规划具有重要意义。利用最小二乘支持向量机理论,建立交通客流量预测模型,通过与BP神经网络预测模型实验结果进行比较,验证了其在交通客流量预测中的有效性。     

考虑节假日效应的交通枢纽客流量预测模型

客流量预测是城市交通枢纽管理的基础,准确的客流量估计为交通枢纽的运力调整,管理预案的设计提供基础.目前对客流量预测的研究较多,但现有模型并未考虑节假日效应对枢纽客流量的影响.因此,本文基于多元季节性时间序列(SARIMAX) 原理,建立考虑节假日效应的城市交通枢纽客流量预测模型,并以上海虹桥2 号航站楼站轨道交通客流量数据为基础,对该模型进行了标定和预测.标定结果显示,在春节期间,该站点客流量将有明显的下降,而在其他法定节假日期间流量均有一定程度的提升.对模型预测值和真实值比对结果显示,该模型的平均误差在5%以内,表明该模型具有较强的实用性.     

基于 EM D桘BPN 方法的高速铁路短期客流预测

高速铁路短期客流预测是铁路运输系统的重要组成部分。无论是对列车开行方案的制定,还是对如何采取正确的营销策略,都具有重大的现实意义。通过混合经验模态分解方法和神经网络方法相结合的EMD-BPN方法来预测高速铁路短期客流量。组合方法主要分为三步：首先,使用经验模态分解方法将客流时间序列分解;其次,将IM Fs作为BP神经网络的输入;最后,应用神经网络对客流量做出预测。数值实例表明,该方法对于高速铁路短期客流预测在精度和稳定性上都有良好的表现。     

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EMD-BPN方法的高速铁路短期客流预测

高速铁路短期客流预测是铁路运输系统的重要组成部分。无论是对列车开行方案的制定,还是对如何采取正确的营销策略,都具有重大的现实意义。通过混合经验模态分解方法和神经网络方法相结合的EMD-BPN方法来预测高速铁路短期客流量。组合方法主要分为三步:首先,使用经验模态分解方法将客流时间序列分解;其次,将IMFs作为BP神经网络的输入;最后,应用神经网络对客流量做出预测。数值实例表明,该方法对于高速铁路短期客流预测在精度和稳定性上都有良好的表现。     

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。