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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。传统的公交客流预测方法主要基于历史数据，但无法应对实时交通情况的变化。因此，发展一种能够利用实时信息来预测公交客流量的方法具有重要的价值。本文着眼于站点之间的实时关联度，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。
2.相关工作
当前，公交客流预测的研究主要集中在利用时间序列模型、神经网络模型和统计模型等方法进行预测。这些方法通常基于历史数据进行建模，忽视了实时交通情况的变化。因此，需要引入实时信息来改进预测准确性。
3.方法介绍
本文提出的基于站点实时关联度的短时公交客流预测方法包括以下步骤：
3.1数据预处理
首先，需要对原始数据进行预处理，包括数据清洗和特征提取。清洗阶段主要是去除错误的数据和异常值。特征提取阶段主要是提取与公交客流相关的特征，如时间、天气、节假日等。
3.2实时关联度计算
接下来，需要计算站点之间的实时关联度。实时关联度表示了不同站点之间的联系程度，可以反映站点之间的距离和交通状况等因素。可以通过采集公交GPS数据来计算实时关联度。
3.3建立预测模型
在本文中，采用支持向量机（SVM）作为预测模型。SVM模型可以通过非线性映射将数据映射到高维空间中，并通过最大化分类间隔来进行分类。可以将站点之间的实时关联度和历史乘客流量作为SVM模型的输入，来预测公交客流量。
3.4模型训练和预测
在模型训练阶段，使用历史数据来训练SVM模型。在模型预测阶段，利用实时数据来预测短时公交客流量。可以通过实时关联度来动态调整模型的预测结果，以适应实时交通情况的变化。
4.实验与结果分析
为了评估所提出的方法的有效性，本文在某城市的公交系统上进行了实验。实验结果表明，所提出的方法在公交客流预测方面具有较高的准确性和实时性。
5.结论与展望
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。该方法通过综合考虑实时关联度和历史数据，建立支持向量机模型来预测公交客流量。实验结果表明，所提出的方法能够提高公交客流预测的准确性和实时性。然而，本方法还存在一些局限性，如对实时信息的采集和处理等方面仍需进一步改进。未来的研究可以考虑引入更多的实时数据和优化模型算法，以提高公交客流预测的效果。
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