数据不完备下基于特征识别的公交客流短时预测.docx
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数据不完备下基于特征识别的公交客流短时预测基于特征识别的公交客流短时预测摘要:公交客流的短时预测对于优化公交运营和提供便捷的出行服务具有重要意义。然而,由于数据收集的限制和数据不完备性,公交客流短时预测存在一定的挑战。本论文提出了一种基于特征识别的公交客流短时预测方法。该方法通过对公交客流相关的特征进行识别和分析,结合机器学习算法和统计模型,预测不同时间段内的公交客流情况。实验结果表明,基于特征识别的公交客流短时预测方法具有较高的准确性和可靠性,可为公交运营管理提供有益的参考和决策依据。关键词:公交客流预
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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
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基于深度学习的短时公交客流预测研究的开题报告一、研究背景随着城市化进程的加速,城市交通拥堵日益加剧,人们也越来越依赖公共交通出行。公共交通体系系统化、信息化程度提高,各种新型应用服务层出不穷,然而公交车作为其中的重要组成部分,还存在着一些问题,如客流预测和调度等。客流预测作为公交系统最重要的基础数据之一,在城市交通领域具有极大的应用价值,可以帮助公交企业和城市规划者科学管理公共交通系统,同时也更好地服务城市居民,满足日常的出行需求。目前国内外学者们在公交客流预测方面已经集聚了大量的研究成果。然而,由于公交
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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