基于组合模型的城市轨道交通短时客流预测

论文摘要

针对城市轨道交通短时客流的非线性分布特征,本文提出一种基于变点模型、小波变换、自回归滑动平均模型(ARMA)的组合预测模型.首先,利用变点模型将车站进站客流数据划分为具有不同特征的时间段;然后,使用自相关和偏自相关分析确定时间序列的平稳性;之后,分别采用ARMA模型与小波ARMA组合模型对北京市某地铁站的进站量进行客流预测,并对预测结果的误差进行了比较分析.经过对比分析表明,小波ARMA组合模型能够较好地预测出未来的短时客流,预测效果优于单一ARMA模型,计算速度也能够满足短时预测的需求,该方法可为城市轨道交通的运营组织提供参考建议.

论文目录

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 杨静,朱经纬,刘博,冯诚,张红亮

关键词: 城市交通,短时客流预测,组合预测模型,变点模型,小波变换,自回归滑动平均

来源: 交通运输系统工程与信息 2019年03期

年度: 2019

分类: 工程科技Ⅱ辑,经济与管理科学

专业: 铁路运输,交通运输经济

单位: 北京建筑大学土木与交通工程学院,华杰工程咨询有限公司,北京交通大学交通运输学院

基金: 国家重点研发计划(2018YFB1201601),北京市教育委员会科技计划一般项目(SQKM201810016006),北京建筑大学市属高校基本科研业务费(X18264)~~

分类号: U293.13

DOI: 10.16097/j.cnki.1009-6744.2019.03.018

页码: 119-125

总页数: 7

文件大小: 1731K

下载量: 739

相关论文文献

标签：城市交通论文;  短时客流预测论文;  组合预测模型论文;  变点模型论文;  小波变换论文;  自回归滑动平均论文;