ARIMA模型在城市轨道交通短期客流预测中的应用研究 |
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作者姓名: | 赵晓丽 |
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作者单位: | 天津轨道交通运营集团有限公司 |
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摘 要: | 城市轨道交通站点的客流监控与短期精准预测对实现高效列车调度、防范安全隐患、降低运营成本具有关键作用。文章通过优化ARIMA模型参数对不同时间粒度下天津地铁某站点周一到周五的AFC客流数据进行预测,预测结果表明ARIMA方法能够准确预测城市轨道交通站点的短期客流。减小客流数据时间粒度能够获得更多的客流数据细节信息,有利于提升预测的精准度。研究发现即便在客流数据能够通过平稳性检验的情况下,对客流数据进行差分处理依然能够明显提升ARIMA模型的预测精度。
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关 键 词: | 城市轨道交通 短期客流预测 ARIMA 时间粒度 |
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