一种城市轨道交通的新线站点短时客流预测方法.pdf
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一种城市轨道交通的新线站点短时客流预测方法.pdf
本发明涉及一种城市轨道交通的新线站点短时客流预测方法,包括1采集新线站点的多源数据,多源数据包括土地利用性质、交通供给水平、土地开发强度和既有城市轨道交通客流量;2对采集到的多源数据进行处理和融合,构建客流预测模型;对客流数据进行清洗和预处理;通过计算客流数据影响因素得到城市轨道新站点的客流量预测结果,客流数据包括车站吸引力和乘客自身因素;根据客流数据和POI数据构建BP神经网络模型;根据构建的BP神经网络模型得出新线站点短时客流量;3对构建的客流预测模型进行优化,对客流量进行修正并进行客流分配。本发明能
基于站点实时关联度的短时公交客流预测方法.docx
基于站点实时关联度的短时公交客流预测方法基于站点实时关联度的短时公交客流预测方法摘要:公交客流预测在城市交通规划和运营管理中具有重要的意义。传统的公交客流预测方法通常基于历史数据,无法应对实时交通情况的变化。为了解决这个问题,本文提出了一种基于站点实时关联度的短时公交客流预测方法。该方法结合了站点之间的实时关联度和历史的乘客流量数据,通过建立支持向量机(SVM)模型来预测公交客流量。实验结果表明,该方法能够提高公交客流预测的准确性和实时性。1.引言公交客流预测对于城市公交系统的规划和管理具有重要的意义。传
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公交站点短时客流预测模型的研究公交站点短时客流预测模型的研究摘要:随着城市化进程的不断加快,公共交通系统已成为城市居民出行的重要方式之一。准确预测公交站点的短时客流对于公交运营调度和乘客出行的便利性具有重要意义。本论文对公交站点短时客流预测模型进行了研究,分析了该模型的应用价值及其优势,并提出了进一步研究的方向。1.引言公共交通系统在城市生活中起着举足轻重的作用,为居民提供便利的出行方式。公交站点的客流量变化对公交运营调度和乘客出行的便利性有着重要的影响。因此,研究公交站点的短时客流预测模型具有重要的理论
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公交站点短时客流预测模型的研究的开题报告一、选题背景城市交通繁忙,公共交通作为城市的主要出行方式之一,因为其经济环保的特性得到了越来越多人的青睐。然而,假如缺乏精准地短时公交客流预测,则会给人们出行带来很大不便。因此,进行公交站点短时客流预测模型的研究,可以提高公交的出行效率和准确性。二、选题的目的本研究的目的是为了发掘公交站点的客流特征,并提出一种基于数据挖掘和机器学习的公交站点短时客流预测模型。通过探究客流分布规律和出行习惯,实现对公交站点短时客流进行准确、快速、高效的预测。三、研究内容本研究主要包括