典型文献
城市轨道交通客流预测的历史相似日选择研究
文献摘要：
选择合理的历史相似日(以下简称"相似日"),可有效提高城市轨道交通客流预测的精度.提出了适用于不同客流预测需求的相似日选择方法:首先将相似日选择过程转化为客流模式识别过程;其次提出了前向逐日检索和双向定位检索两种相似日选择算法策略;然后采用定量转化、量纲一化、构造函数法等方法分别计算了星期类型、与预测日的间隔时长、工作日属性、日最高温度等影响因素的相似度,构建了含各影响因素的累乘函数;最后,结合北京城市轨道交通客流数据对相似日选择方法进行拟合及验证.结果表明:该方法的预测结果准确、可靠,可为不同的城市轨道交通客流预测场景提供参考.
文献关键词：
城市轨道交通;客流预测;历史相似日;客流模式;构造函数法
中图分类号：
作者姓名：
光志瑞;魏运;薛云雷;谢莎婷;吴雁军
作者机构：
北京市地铁运营有限公司技术创新研究院,100039,北京;地铁运营安全保障技术北京市重点实验室,100039,北京;京投新岸线技术有限公司,100089,北京
文献出处：
引用格式：
[1]光志瑞;魏运;薛云雷;谢莎婷;吴雁军-.城市轨道交通客流预测的历史相似日选择研究)[J].城市轨道交通研究,2022(07):51-55
A类：
历史相似日,客流模式
B类：
城市轨道交通,轨道交通客流,客流预测,高城,选择方法,将相,模式识别,识别过程,逐日,双向定位,选择算法,算法策略,量纲,构造函数法,星期,工作日,日最高温度,北京城,流数据
AB值：
0.219698
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