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41.
针对当前城市轨道交通短时客流预测系统性不强等问题,构建短时客流预测体系框架,并讨论预测过程涉及的关键技术。框架的构建以自动售检票系统(AFC)获得的数据为出发点,统计站点客流和线网客流OD矩阵两类基础客流数据;在此基础上,构建线网客流分配模型,结合视频数据、站点平面布置和列车运行时刻表三类数据,考虑乘客步行时间的影响,估计断面客流数据;接着,在分析站点客流和断面客流数据时空特性的基础上,分别预测站点和断面短时客流;利用站点客流和断面客流短时预测结果反推未来OD矩阵;同时引入GARCH模型分析预测结果的可靠性,以提高短时客流预测结果的可信度。 相似文献
42.
在考虑交通量短时变化的时空特性和波动性基础上,建立了非线性交通量短时预测模型.根据我国城市道路交通流非线性、时变性、随机性等特点,提出自适应粒子群优化算法对非线性交通量短时预测模型进行在线修正.该自适应粒子群优化算法采用两步优化策略,对算法参数进行调整,避免算法早熟收敛,有效提高了算法的运算精度和效率.利用城市道路的实测数据,通过Mat-lab软件工具箱对该模型进行计算机仿真验证. 相似文献
43.
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... 相似文献
44.
45.
46.
47.
基于小波的短时交通流预测 总被引:7,自引:0,他引:7
本文利用小波分析方法对交通流数据进行不同尺度的分解,并对不同尺度的分量建立ARMA预测模型,再由各尺度的预测得到交通流的预测.实验显示,本方法具有较好的预测精度. 相似文献
48.
小流量下短时交通量预测最佳窗口长度与时间间隔 总被引:1,自引:0,他引:1
探讨了小流量情况下,路段短时交通量预测中的可变时间间隔及预测窗口长度对预测精度的影响,分析了不同间隔序列在反映交通流特性方面的差别和最适合的预测窗口长度,并建立神经网络模型对预测效果进行了定量比较,得到序列用于预测的最佳窗口长度和一组最优时间间隔,有助于预测算法的改进和预测精度的提高。 相似文献
49.
基于相空间重构的短时交通流分形研究 总被引:2,自引:0,他引:2
应用基于混沌与分形理论的相空间重构技术对短期交通流量变化时间序列的分形特征进行了研究,通过G-P算法在MATLAB中的实现,求解出交通流量变化时间序列的关联维数,最后对实际采集数据进行了实例分析。 相似文献