沪宁城际铁路客流短期预测研究

为提高沪宁城际铁路运营组织效率,通过对沪宁城际铁路短期客运量的时序特征和变化规律的分析,表明短期客运量时间序列是一种具有周期性特征、增长趋势缓慢的非平稳时间序列。在此基础上,建立ARIMA乘积季节模型,并运用该模型对沪宁城际铁路南京站发送量客流进行预测,结果表明ARIMA乘积季节模型具有较好的预测精度,适宜做城际铁路的短期客流预测。     

城市轨道交通进站客流量短时组合预测模型

高精度的短时进站客流量预测对城市轨道交通日常客流组织具有重要意义,利用客流预测结果在事前实施限流、疏导等措施,较事后控制更及时、先进。通过采集15 min间隔的地铁进站客流数据,利用上周同期进站量、本日上一时段进站量以及高峰和非高峰时段参数作为输入变量,尝试分别采用加权历史平均自回归模型、ARIMA模型及小波神经网络模型进行短时预测,以获得精度最高的模型。在此基础上,进行三种方法组合预测,探究组合预测效果。通过案例分析,发现当考虑时段因素时,小波神经网络预测精度最高,为91.05%;ARIMA模型误差结构最好。当采用所提出的组合预测模型后,预测精度指标较独立预测模型均有提升,但误差结构没有得到改善。研究表明,所提组合预测模型可以有效地应用于城市轨道交通进站客流的短时预测中。     

基于EMD的SVR方法在铁路客流预测中的应用

客流预测是铁路客运运营管理的重要依据,铁路客流具有非线性、非平稳的特点,传统预测模型很难得到满意的结果,因此利用经验模态分解(EMD)方法对客流进行自适应的分解,利用支持向量回归机(SVR)对固有模态函数(IMF)进行预测,建立基于EMD的SVR铁路客流预测模型。利用Matlab对SVR预测、BP神经网络预测和基于EMD的SVR预测模型进行仿真实验,得出3种预测模型的平均相对误差,分别为22%、25%和13%。结果表明,基于EMD的SVR方法的预测精度明显高于另外两种预测方法,能够有效地提高铁路客流预测准确性。     

后疫情时代基于XGBoost的铁路客运站客流量预测研究

进入"后疫情时期",铁路客流正逐步回升,但呈现较大波动,面对铁路提质增效的任务,准确预测客流量愈发重要.文章采用极端梯度提升(XGBoost,eXtreme Gradient Boosting)模型,以新冠肺炎疫情、天气和日期属性作为影响因素,选取上海站2016年1月1日—2020年7月27日客流量数据作为训练集和验证...     

基于 VMD-GRU 的城市轨道交通短时客流预测

精准的客流预测是轨道交通运输计划编制的基础和依据,为提高城市轨道交通短时客流的预测精准度, 基于城市轨道交通短时客流的动态性、非线性、不确定性、周期性、非平稳性及时序性等特点,提出一种组合 模型预测方法,即 VMD-GRU 神经网络预测模型,由变分模态分解和门控循环单元组合而成。变分模态分解的 作用是分解短时客流,降低数据中的噪声,减少数据波动;门控循环单元的作用是基于分解的短时客流,进行 客流预测。经南京地铁的数据验证,该模型在地铁短时客流预测方面效果良好。与 GRU 相比,VMD-GRU 在 15、30 和 60 min 的时间粒度下,预测准确度分别提升 7.57%,16.93%,18.47%。该模型可为地铁运营管理部 门对车站客流管理、日常行车计划制定等提供有效的数据支撑,从而提升线网总体运营效率以及轨道交通系统 的服务水平。     

城市轨道交通短时客流不确定性预测模型

以城市轨道交通实际运营客流数据为基础,针对现有短时客流预测存在的问题,从运营时段特征、客流类型及站点周边用地类型等影响因素出发,剖析了短时客流存在不确定性的原因;基于周期性差分自动平滑回归模型和支持向量机理论,构建了短时客流预测组合模型,捕捉短时客流的周期性特征和局部非线性性特征;为提高短时客流预测结果的可信度,引入广义自回归条件异方差模型来构建短时客流不确定性预测模型。通过实例,验证结果表明,周期性差分自动平滑回归-在线支持向量机组合模型对于周期性强且稳定的客流具有优越的预测性能,广义自回归条件异方差模型的短期客流不确定性预测结果更为准确可靠。     

灰色神经网络在混凝土结构徐变预测中的应用

根据灰色系统理论处理贫信息系统的优势,以及神经网络学习和自适应的优点,将灰色神经网络组合算法应用于混凝土结构的徐变预测中.利用GM(1,1)模型和BP人工神经网络,建立灰色新陈代谢短期组合预测模型和长期组合预测模型.该组合模型既克服了原始数据少,数据波动性大对预测精度的影响,也增强了预测的自适应性.通过自密实预应力混凝土梁长期变形试验结果的算例分析,表明短期和长期组合模型的预测结果均与试验结果吻合良好,该模型可以作为混凝土结构徐变预测的有效工具.     

滇中城市群城际铁路网客流预测

基于对滇中城际铁路网客流的现状分析,将城市群内交通划分为区域内交流、对外交流、过境客流三部分,以区域内交流为重点,将客流以不同的交通方式划分为公路客流、铁路客流与航空客流进行分析。采用改进的四阶段交通需求预测理论,以实际客流数据为基础得到2015年不同交通方式与全方式的客流OD表。运用弗雷特法(Frator method)计算未来各规划年不同交通方式与全方式居民出行城际客流和旅游客流分布。建立滇中城市群各城际通道方式划分Logit模型,得到滇中城市群城际铁路客流OD表,成功得到未来各规划年的客运交通分布预测、客运交通方式预测与主要通道客运交通预测。     

基于组合误差优化模型的城市轨道交通短期客流预测研究

为提高城市轨道交通短期客流预测的准确性,构建了一种基于组合误差优化的短期客流预测模型。采用预测误差值对预测值进行优化校正,弱化传统SVM模型在实际预测中误差对预测结果的影响,以提高模型的预测精度。数据选取样本周期内郑州市地铁1号线每小时客流量组成的样本序列并进行了仿真验证。结果显示,经误差优化后的预测模型的预测精度有了明显提高,且优化后的预测值与误差预测值的趋势具有较高的一致性。     

面向数据驱动的城市轨道交通短时客流预测模型

考虑城市轨道交通客流的时空交互关系,提出一种融合循环门控单元和图卷积神经网络的城市轨道交通客流预测模型(GCGRU)。首先,分析短时客流在城市轨道交通网络中的空间关系,建立图卷积神经网络提取不同车站客流的空间交互关系;其次,分析路网各车站客流的时间演化关系,并利用循环门控单元刻画各车站客流数据的时间特征,进而形成面向数据驱动的城市轨道交通路网短时客流预测模型。与传统方法相比,该模型能较好地刻画路网各车站客流的时空相关性,可以深度挖掘路网各车站客流变化的内在机理;同时与既有的图卷积神经网络相比,该模型提出了面向旅行时间的邻接矩阵,能够挖掘客流数据与运行图数据的内在关系,具有较高的精度和可解释性。最后,以广州地铁典型车站的出站量预测为例,验证该模型的有效性。结果表明:该模型在整体预测性能和各车站的预测性能上都优于现有模型,能较好地处理城市轨道交通客流的时空关系,精准地预测路网各车站客流变化。此外,通过邻接矩阵对预测精度影响的分析,进一步验证该模型的性能。     

基于支持向量回归的地铁进站客流短时预测模型

基于准确的未来客流信息对地铁运营的重要性,研究客流预测的方法。选取支持向量机应用领域的一大分支——支持向量回归的方法对地铁进站客流进行短时预测,使用一种改进的粒子群算法进行参数寻优,从而构建客流预测模型。提出的模型以日期类型和所处时刻作为输入,可以提前预测未来一周的每15 min的客流。采取平均绝对百分比误差和均方根误差对模型的预测结果进行评估。使用广州杨箕车站进站客流数据进行实验,通过交叉验证确定验证参数选取的合理性,并将该模型与BP神经网络、KNN算法进行比较,实验表明模型预测结果的精度更高,稳定性更好。     

基于Verhulst-RBF的铁路客运量预测

为更准确地预测铁路客运量,采用灰色关联法,分析不同因素对铁路客运量的影响程度,确定主要影响因子,并将其作为预测指标,提出基于Verhulst-RBF神经网络的铁路客运量预测组合模型。基于四川省近14年的铁路客运量数据,进行组合模型测试。实验结果表明,Verhulst-RBF神经网络组合模型的预测精确度高于单一的Verhulst模型或单一的RBF神经网络模型。     

基于组合预测模型的铁路货运量预测研究

为了进一步提高铁路货运量的预测精度,提出基于乘积季节模型与引入注意力机制(Attention Mechanism)的长短期记忆(Long Short-Term Memory)模型的组合预测模型。首先建立乘积季节模型、LSTM模型与引入注意力机制的LSTM模型,然后利用误差修正法分别将2种LSTM模型与乘积季节模型组合起来进行预测,最后将预测结果分别与单一模型进行对比。采用2005年至2018年全国铁路月度货运量进行预测分析,结果表明2种组合预测模型的预测精度均高于单一预测模型的预测精度,其中基于乘积季节模型与引入注意力机制的LSTM模型的组合预测模型精度最高,具有研究和实用价值。     

基于生成对抗网络的地铁OD需求短时预测

城市轨道交通作为一种安全、运量大、环保节能的交通工具,能有效缓解城市交通压力,逐渐成为大中城市居民最重要的出行方式之一。准确可靠的城市轨道交通短期客流预测对旅客出行与客流管控有重要意义。有鉴于此,提出一种新型的生成对抗网络(GAN)模型,即CWGAN-div模型,以实现对地铁OD需求的短期预测。CWGAN-div模型融合条件生成对抗网络(CGAN)模型以及基于Wasserstein散度的生成对抗网络(WGAN-div)模型,结合2种模型的特点,来提高原始生成对抗网络模型的稳定性和生成精度。考虑到地铁客流量变化的时间周期性,使用一种融合2类周期信息的时间标签作为条件信息,并与历史OD数据一起作为模型的输入。为了更充分、更稳定地挖掘地铁客流需求的时空相关性,采用一种改进的卷积神经网络,即残差神经网络构建CWGAN-div的内部结构。以深圳地铁1号线和4号线的44个站点为例,数值实验表明,CWGAN-div模型具有较好的稳定性和预测效果,相比传统预测方法和普通深度学习方法在预测精度上分别提高了27.97%和6.59%,相比其他组合模型提高了3.26%,相比基础CGAN模型和WGAN-div模...     

融合人工智能算法的铁路路基沉降预测方法

首先利用三阶多项式拟合、GM(1,1)和BP神经网络等算法构建了铁路路基沉降单预测模型；然后基于误差法和熵值法，以合肥地铁4号线盾构隧道下穿既有铁路的监测数据为基础，融合三阶多项式拟合、GM(1,1)和BP神经网络构建了组合预测模型，实现铁路路基沉降的分阶段预测；最后，利用平均绝对误差、均方误差和平均绝对百分比误差评价模型精度。结果表明：基于误差法和熵值法的组合预测模型能显著提高预测精度，预测相对误差均小于±5%，预测均方根误差均小于±0.1 mm，验证了提出的组合预测模型的有效性。     

基于径向基神经网络的铁路货运量预测

货运量预测是铁路运输部门一项重要工作,因此,关于铁路货运量预测理论和方法的研究一直是一个热点。但是,铁路货运量受多种因素影响,且各因素的作用机制通常不能或无法用精确的数学语言来准确描述。本文采用径向基函数(RBF)神经网络对货运量进行分析及预测。通过对1989~2002年全国铁路货运量的历史数据分析处理后,得到铁路货运量增长量的时间序列,将时间序列视为一个从输入到输出的非线性映射,引入RBF神经网络来进行非线性映射的逼近。对网络进行学习与训练仿真实验后,用2003~2004年的增长量进行模型检验,并与BP神经网络、灰色预测模型预测结果进行对比,结果表明,应用RBF神经网络对铁路货运量进行短期预测预测精度更高、效果更好。     

基于“三阶段法”的高速铁路短期运量预测

考虑到我国未来年度的OD分布预测中的路网构成变化、区域经济布局变动、区域经济增长速度差异等一些具有时变性和特殊性因素,采用在"四阶段法"运量预测基础上改进而成的"三阶段法"进行高速铁路短期客运量预测。首先采用组合预测模型进行趋势运量预测,然后采用多元LOGIT模型进行方式分担,最后采用弹性系数诱增模型进行诱增运量预测。以京沪高铁为例,采用"三阶段法"预测了2014年和2015年京沪高铁本线及跨线单向客流量。     

基于探地雷达属性预测路基含水率的模型实验研究

从探地雷达属性分析入手,研究探地雷达属性分析和BP神经网络相结合的路基含水率预测的方法。根据铁路路基模型含水率试验数据,优选出最大峰值振幅、总能量、主频带能量、百兆带宽能量百分比、峰值频率、平均瞬时相位、能量半衰时等7种探地雷达属性作为铁路路基含水率预测的基本参数,结合含水率测试资料,建立路基含水率BP神经网络预测模型,预测含水率与实际含水率的相关系数,反映铁路路基含水率与探地雷达属性之间的非线性关系。     

基于SSA-SVR模型的城市轨道交通短时进站客流预测

针对现有城市轨道交通短时客流量预测单一模型可能存在预测不稳定的问题,提出一种基于奇异谱分析(singular spectrum analysis,SSA)和支持向量回归(SVR)相组合的预测模型。该组合模型利用奇异谱分析(SSA)将轨道交通原始时间序列客流数据进行分解和重构,对重构后的时间序列按奇异值从大到小进行排序,得到含有原始时间序列数据主要信息成分的重构序列,将重构后的时间序列作为支持向量回归模型(SVR)的输入条件,最后进行各站点的短时进站客流预测。采集2015年11月北京市全网的城市轨道交通进站客流数据,对提出的短时客流预测模型进行验证和对比分析。结果表明,组合模型预测精度相比ARIMA、SVR、CNN-LSTM和T-GCN模型具有更高的预测精度和更稳定的预测表现,具有一定的实际意义。     

宁波都市圈宁波-慈溪城际轨道交通规划研究

研究目的:根据浙江省都市圈城际铁路网建设规划,为落实国家战略,强化宁波中心城的辐射能力,实现宁波都市圈可持续发展的需要,故在宁波-慈溪间建立城际轨道交通联系。因此本文从区域发展角度,分析宁波-慈溪轨道交通构建的必要性与可行性,并研究轨道交通规划需要解决的运量预测、线路走向等关键问题。研究结论:(1)宁波-慈溪城际轨道交通既承担宁波与慈溪及周边地区间的城际联系功能,也发挥慈溪地区内部公交骨干体系功能;(2)客流预测后可知,近、远期单向高峰小时最大断面客流分别为0.72万人和1.45万人,远期全日客流为33.5万人;(3)通过研究线路走向、技术标准、系统制式、运营组织与管理等方面,建议尽快开展客流预测专题研究,为宁波-慈溪轨道交通规划与建设提供理论依据。