基于小波分解和ARIMA模型的城际铁路客流预测

论文摘要

针对城际铁路车站客流预测问题,文章采用离散小波分析方法对城际铁路车站原始日客流量数据进行小波分解;对分解得到的各层小波系数,利用AIC赤池信息准则进行ARIMA建模;利用训练得到的ARIMA模型进行预测未来一段时间客流数据的高频分量和低频分量,并对其进行小波重构,从而得到未来一段时间的预测客流数据;最后以广珠城际铁路某车站实际客流数据为例,对文章所提出的客流预测模型和客流预测算法进行了验证。实验结果表明,文章所提方法客流预测方法具有一定的预测精度。

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文章来源

类型: 期刊论文

作者: 施玉欣,陈凌燕,梁颖怡,陈可欣,李锡钦

关键词: 城际铁路,客流预测,小波分析,模型

来源: 江苏科技信息 2019年29期

年度: 2019

分类: 工程科技Ⅱ辑

专业: 铁路运输

单位: 五邑大学轨道交通学院

基金: 国家级大学生创新训练项目,项目编号：201811349036

分类号: U293.13

页码: 30-34

总页数: 5

文件大小: 1937K

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标签：城际铁路论文;  客流预测论文;  小波分析论文;  模型论文;