基于网络搜索引擎的大型活动客流规模预测
董春娇
刘晓珂
常乃心
李林玉
北京交通大学 综合交通运输大数据应用技术交通运输行业重点实验室,北京 100044
摘要：在对持续性大型活动进行交通需求预测时,会出现因缺失资料而导致预测困难的情况.针对该问题从综合搜索指数,潜在出行人口规模和吸引度3个方面,分析了持续性大型活动客流规模影响因素,根据多项式分布滞后(Polynomial Distributed Lag,PDL)模型构建了基于网络搜索引擎的大型活动客流规模预测模型.以2019年北京世界园艺博览会为例,利用北京市2012年至2019年北京客流量对预测模型进行参数标定,预测世园会5月客流规模.结果表明:网络搜索引擎数据与大型活动客流规模存在相关关系.对于无历史数据的持续性大型活动,该预测模型的平均绝对百分比误差(Mean Absolute Percentage Error,MAPE)在8％以内,有较高的预测水平,能够为有关部门提供决策依据.
关键词：城市交通大型活动PDL模型客流预测
分类号：U491(交通工程与公路运输技术管理)
资助基金：国家重点研发计划(2019YFF0301400)
论文发表日期：2022-08-28
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：8( 52-59 )
英文信息