典型文献
基于网络搜索引擎的大型活动客流规模预测
文献摘要：
在对持续性大型活动进行交通需求预测时,会出现因缺失资料而导致预测困难的情况.针对该问题从综合搜索指数,潜在出行人口规模和吸引度3个方面,分析了持续性大型活动客流规模影响因素,根据多项式分布滞后(Polynomial Distributed Lag,PDL)模型构建了基于网络搜索引擎的大型活动客流规模预测模型.以2019年北京世界园艺博览会为例,利用北京市2012年至2019年北京客流量对预测模型进行参数标定,预测世园会5月客流规模.结果表明:网络搜索引擎数据与大型活动客流规模存在相关关系.对于无历史数据的持续性大型活动,该预测模型的平均绝对百分比误差(Mean Absolute Percentage Error,MAPE)在8％以内,有较高的预测水平,能够为有关部门提供决策依据.
文献关键词：
城市交通;大型活动;PDL模型;客流预测
中图分类号：
作者姓名：
董春娇;刘晓珂;常乃心;李林玉
作者机构：
北京交通大学 综合交通运输大数据应用技术交通运输行业重点实验室,北京 100044
文献出处：
引用格式：
[1]董春娇;刘晓珂;常乃心;李林玉-.基于网络搜索引擎的大型活动客流规模预测)[J].北京交通大学学报,2022(04):52-59
A类：
B类：
网络搜索,大型活动,规模预测,交通需求预测,现因,搜索指数,人口规模,引度,多项式,Polynomial,Distributed,Lag,PDL,世界园艺博览会,客流量,参数标定,世园会,搜索引擎数据,历史数据,平均绝对百分比误差,Mean,Absolute,Percentage,Error,MAPE,决策依据,城市交通,客流预测
AB值：
0.40738
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