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基于大数据的短时公交客流预测模型研究
基于大数据的短时公交客流预测模型研究
摘要：随着城市化进程的不断加快，城市公交运输发挥着越来越重要的作用。为了更好地提升公交运输效率，减少乘客的等待时间和拥挤感，研究开发一种准确的公交客流预测模型至关重要。本文基于大数据的思路，研究并提出了一种短时公交客流预测模型，以帮助公交运营者更好地管理和调度公交车辆。
1.引言
公交运输作为城市交通系统中重要的组成部分，承担着为人们提供便捷、经济、环保的出行方式的重任。然而，公交车辆的客流量波动性较大，特别是在高峰时段和特殊事件时，往往会出现乘客等待时间过长和公交车拥挤等问题。为了解决这些问题，公交运营者需要准确预测公交客流量，并根据预测结果做出相应的调度和管理决策。
2.相关研究
目前，已经有许多研究者基于统计模型、机器学习和神经网络等方法对公交客流进行预测。然而，这些模型往往存在一些问题，如预测准确率低、数据复杂性高、对实时数据难以适应等。因此，本文基于大数据的思路，进一步改进了已有的模型，并提出了一种短时公交客流预测模型。
3.数据收集和处理
在本研究中，我们收集了大量的公交客流数据，并对数据进行清洗和处理。首先，我们收集了公交车辆的运行记录、乘客进出站时间和地点等信息。然后，我们利用数据挖掘技术对数据进行清洗和筛选，去掉了异常数据和噪声数据。最后，我们对清洗后的数据进行了特征提取，以构建预测模型。
4.模型设计和实现
本文中，我们基于时间序列分析和神经网络的方法，设计了一种短时公交客流预测模型。首先，我们利用时间序列分析方法，对公交车辆的客流数据进行量化和分析，得出时间序列的特征规律。然后，我们利用神经网络模型，将时间序列的特征规律作为输入，通过训练网络模型得出公交客流的预测结果。最后，我们利用交叉验证方法评估了预测模型的准确性，并与已有模型进行对比分析。
5.结果分析和讨论
通过实验证明，本文提出的短时公交客流预测模型具有较高的准确性和可靠性。与已有的模型相比，该模型能够更好地适应数据的复杂性和实时性，提高公交客流的预测准确率。此外，该模型还具有较低的误差率和较短的预测时间，可以满足公交运营者对实时调度和管理的需求。
6.结论和展望
本研究基于大数据的思路，提出了一种短时公交客流预测模型，能够准确预测公交车辆的客流量。该模型不仅提高了公交运营效率，减少了乘客的等待时间和拥挤感，还能够帮助公交运营者更好地管理和调度公交车辆。未来，我们将进一步优化和改进模型，提高预测准确率和实时性，为城市公交运输提供更好的支持。
参考文献：
[1]石雅卉,李可尚.基于GPS数据的公交客流量短期预测模型[J].电子测量与仪器学报,2017,31(4):540-545.
[2]王若薇,孙雷,孙盛苹,等.基于大数据的城市公共交通乘客出行目的地预测方法[J].系统工程与电子技术,2018,40(6):1249-1261.
[3]HuynhVH,NguAHH,LuongNC.Short-TermPassengerFlowForecastingModelinBusNetworks[C]//201928thInternationalConferenceonComputerCommunicationsandNetworks(ICCCN).IEEE,2019:1-8.