典型文献
城市轨道交通客流短时预测方法研究
文献摘要：
对轨道交通进行客流预测,不仅是进行轨道交通运营的基础,同时也决定了轨道交通的运营效率.为了提高轨道交通的短时预测效果,提出了LM算法和GA遗传算法的优化思路,对BP神经网络短时预测模型进行优化.此外,为了验证优化模型的有效性,研究S市两个站点的客流实测数据进行仿真实验,并以MAD、MAPE、MSE 3个指标评价模型的预测性能.研究结果显示,在优化后的GA-LM-BP算法模型中,它的预测值相对误差控制在±20％以内,且评价指标所反映的预测精度和稳定性较好.此次研究所提出的优化思路显著提高了预测模型精度和稳定性,优化后的预测模型具有良好的适用性.希望这次研究成果可以为提高客流短时预测效率提供一些参考,同时为提高轨道交通运营效率提供一些思路.
文献关键词：
LM-BP算法;GA算法;轨道交通;客流;短时预测
中图分类号：
作者姓名：
熊洋;李淑庆;许浩;刘怡
作者机构：
重庆交通大学交通运输学院,重庆400074;西南交通大学交通运输与物流学院,四川成都610097
文献出处：
引用格式：
[1]熊洋;李淑庆;许浩;刘怡-.城市轨道交通客流短时预测方法研究)[J].电子设计工程,2022(01):46-50
A类：
B类：
城市轨道交通,轨道交通客流,短时预测,通进,行客,客流预测,交通运营,运营效率,LM,GA,优化思路,验证优化,MAD,MAPE,MSE,指标评价模型,预测性能,算法模型,误差控制,预测模型精度
AB值：
0.296006
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