基于时序特征的城市轨道交通客流预测
四兵锋1
何九冉2
任华玲1
杨小宝1
1.北京交通大学交通运输学院,北京,1000442.锦州铁道勘察设计院有限公司,辽宁锦州,121000
摘要：通过分析城市轨道交通客流量的时序特征和RBF神经网络的作用机理,将具有不同时序特征的数据分别用不同的神经网络进行处理,建立了基于客流时序特征的并行加权神经网络模型,并用该模型对北京市城市轨道交通各条线路的客流进行预测.结果表明,各线路客流量预测结果的平均绝对百分误差均在10％以下,小于单个神经网络的预测误差,提高了预测精度.
关键词：轨道交通客流预测组合预测神经网络时序特征
分类号：U121(城市交通运输)
资助基金：国家科技支撑计划(2011BAG01B01-1)
论文发表日期：2014-01-01
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：6( 1-6 )
英文信息