基于小波神经网络的轨道交通短时客流预测
陈通箭
沈德魁
摘要：为进一步探讨轨道交通短时客流预测问题,文章从3方面分析影响轨道交通短时客流的因素,并提取主要的影响因素,运用小波神经网络进行两种条件下的预测,采用平均绝对误差和均方根误差对预测结果进行评价.结果表明,该模型稳定性好,预测效果较优.无论模型输入变量是否按照一定的时间顺序输入,模型整体预测误差均在10%以内.该模型适用于轨道交通客流短时预测,可为城市轨道的管理运营提供参考.
关键词：城市轨道交通客流量短时预测小波神经网络
分类号：U293(铁路运输管理工程)
论文发表日期：2025-03-25
页数：3( 41-43 )
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