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基于熵值法的交旅融合服务区新增客流预测
1
作者 李希瑞 吕斌 刘钰洁 《公路交通科技》 北大核心 2025年第1期203-214,共12页
[背景]路衍经济是行业转变发展方式、提升服务水平、增强发展韧性的重要选择。交旅融合产业是路衍经济的重要产业方向,高速公路服务区人流、车流汇集,具有天然的窗口平台优势和点状区位优势,是发展交旅融合产业的最佳场景。[目标]通过... [背景]路衍经济是行业转变发展方式、提升服务水平、增强发展韧性的重要选择。交旅融合产业是路衍经济的重要产业方向,高速公路服务区人流、车流汇集,具有天然的窗口平台优势和点状区位优势,是发展交旅融合产业的最佳场景。[目标]通过使用设施基本数据与历史交通流数据,采用熵值法对新建交旅融合服务区的新增客流进行预测,可以为服务区的建设和运营提供数据支持。[方法]以G75兰海高速公路太石服务区交旅融合项目为依托,基于承载力、价格等影响因素,构建了基于熵值法的吸引力模型,提出了交旅融合服务区新增客流的预测方法。采用熵值法确定模型系数,依据淡旺季各功能分区内设施的开放情况定量计算。[结果]客流计算结果显示,娱乐休闲区在开放期间吸引的客流最多,占到当月新增客流的61.1%。餐饮类与住宿类在淡旺季间的新增客流差距不大,而商务招待类的淡季客流显著高于旺季客流。[应用]通过计算交旅融合服务区中各功能区的新增客流量,可以为建成后的交旅融合服务区各功能区的开放计划及人员配备提供数据支撑,为提高服务区服务质量和服务满意度提供决策依据,以提高服务区的经营效益和资源利用率。 展开更多
关键词 运输经济 客流预测 熵值法 交旅融合 服务区吸引力
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考虑车站区位和用地的城市轨道交通客流预测
2
作者 孙晓黎 孙斌 +2 位作者 马明慧 马超群 朱才华 《交通科技与经济》 2025年第1期66-73,共8页
为精确获得轨道交通客流生成机理,提出用修正的地理加权回归模型分析土地利用客流生成率。改进的模型以路网距离为约束,增加车站接近中心性、车站中介中心性、用地混合度、用地开发强度4个解释变量来修正模型,以减少车站区位、用地布局... 为精确获得轨道交通客流生成机理,提出用修正的地理加权回归模型分析土地利用客流生成率。改进的模型以路网距离为约束,增加车站接近中心性、车站中介中心性、用地混合度、用地开发强度4个解释变量来修正模型,以减少车站区位、用地布局导致的预测误差。利用提出的模型对西安市轨道交通系统运营数据进行分析,结果表明:将用地参数选为居住、商业金融、行政办公、旅游文化、工业和其他用地时,模型的多重共线性得到最大程度的降低;各类用地最大客流生成率集中在早晚高峰时段,并在以天为周期的循环中具有各异的变化规律;接近中心性、中介中心性和用地开发强度会促进轨道交通客流生成,而用地混合度在多数时间节点表现为抑制客流生成。 展开更多
关键词 城市轨道交通 客流预测 地理加权回归模型 土地利用 空间分析
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基于多分支ResCovLSTM的城市轨道交通短时客流预测模型
3
作者 刘燕 李恒如 谷卫 《现代城市轨道交通》 2025年第2期130-139,共10页
随着城市化进程的加速,城市轨道交通客流预测对于提高运营效率和服务质量愈发重要。然而,现有模型在处理大规模、多维度数据时面临预测精度不足和计算复杂度高的挑战。为解决该问题,文章提出一种基于多分支ResCovLSTM的深度学习模型,创... 随着城市化进程的加速,城市轨道交通客流预测对于提高运营效率和服务质量愈发重要。然而,现有模型在处理大规模、多维度数据时面临预测精度不足和计算复杂度高的挑战。为解决该问题,文章提出一种基于多分支ResCovLSTM的深度学习模型,创新性地设计4个独立分支,分别处理天气与空气质量、流入量、流出量以及网络拓扑结构等关键因素。通过融合残差网络、CovLSTM和卷积注意力等模块,有效提升预测精度和模型泛化能力。实验结果表明,该模型在单步和多步预测中均表现出色,显著降低预测误差。以WMAPE为例,模型在单步预测中的WMAPE仅为8.625 1%,相比次优模型降低0.16%,证明模型的有效性和优越性。 展开更多
关键词 城市轨道交通 短时客流预测 多步预测 深度学习 ResCovLSTM
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武石城际铁路客流预测及运营策略研究
4
作者 田宇璐 颜保凡 郭晓峰 《交通世界》 2025年第1期17-19,共3页
为加快推进武石城际铁路公交化运营,提升旅客服务质量,需要对沿线客流需求进行预测。通过对武石城际铁路进行客流调查,根据调查样本,从客流结构、出行者吸引力、出行时间、配套服务等方面,分析武石城际铁路潜在客流;利用四阶段法预测旅... 为加快推进武石城际铁路公交化运营,提升旅客服务质量,需要对沿线客流需求进行预测。通过对武石城际铁路进行客流调查,根据调查样本,从客流结构、出行者吸引力、出行时间、配套服务等方面,分析武石城际铁路潜在客流;利用四阶段法预测旅客在出行时选择城际铁路的概率,从而预测未来的客流量,并根据客流预测结果进行运营策略分析,为优化武石城际铁路公交化列车开行方案提供依据。 展开更多
关键词 武石城际铁路 四阶段法 客流预测 运营策略
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基于麻雀搜索算法和长短期记忆神经网络的轨道交通站点客流预测
5
作者 张开雯 何勇 +1 位作者 余家香 陈林 《四川师范大学学报（自然科学版）》 CAS 2025年第1期105-113,共9页
准确的短时客流预测可以为城市轨道交通的良好运营提供保障,但轨道交通的短时客流具有非线性和高随机性等特点,为了提高对短时客流的预测精度,提出将ISSA算法和LSTM模型进行组合,构建城市轨道交通短时客流预测模型.针对SSA算法收敛速度... 准确的短时客流预测可以为城市轨道交通的良好运营提供保障,但轨道交通的短时客流具有非线性和高随机性等特点,为了提高对短时客流的预测精度,提出将ISSA算法和LSTM模型进行组合,构建城市轨道交通短时客流预测模型.针对SSA算法收敛速度慢,容易陷入局部最优解的问题,引入黄金莱维飞行策略,通过动态调整探索者移动步长的方法,使得它在未知范围内搜索时,能够覆盖更大的范围,提高SSA算法全局搜索的能力.通过使用ISSA算法对LSTM模型的隐含层、学习率和迭代次数的神经元个数进行优化,构建ISSA-LSTM组合预测模型,用于城市轨道交通短时客流的预测.将该模型与BP、LSTM和SSA-LSTM等3种短时客流预测模型进行对比,结果表明:在针对工作日和非工作日客流的预测中,ISSA-LSTM模型预测误差最小,具有较好的预测效果. 展开更多
关键词 短时客流预测 改进麻雀搜索算法 长短时记忆神经网络 组合模型
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基于ARMA与回归修正组合方法的城市轨道交通客流预测研究
6
作者 廖桂妤 《现代信息科技》 2025年第5期139-143,共5页
首先,文章分析了城市轨道交通客运量的规律与趋势,并选用自回归滑动平均(ARMA)模型对客运量进行预测。其次,针对ARMA模型对未来三天以上客运量预测准确性降低的问题,采用滚动预测方法进行优化。最后,针对ARMA滚动预测对客运量变化转折... 首先,文章分析了城市轨道交通客运量的规律与趋势,并选用自回归滑动平均(ARMA)模型对客运量进行预测。其次,针对ARMA模型对未来三天以上客运量预测准确性降低的问题,采用滚动预测方法进行优化。最后,针对ARMA滚动预测对客运量变化转折点预测性能不足的问题,分析影响客运量变化的相关因素,并采用回归分析方法进行修正。结果显示,ARMA滚动预测结合回归修正的组合方法,相较于单纯的ARMA方法,不仅保留了对未来三天以上客运量预测性能的优化,还能捕捉外部因素对客运量变化的影响,提高了客流预测的准确性。 展开更多
关键词 客流预测 城市轨道交通 时间序列 回归分析
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基于不同时间粒度的耦合时空特征下地铁短时客流预测
7
作者 宋丽梅 《杨凌职业技术学院学报》 2025年第1期19-21,共3页
地铁客流在线网中的时空分布统计预测,便于高效匹配客流需求,保障城市轨道交通运输能力,为探究地铁进站客流量预测精度与其时间粒度二者之间的关系,提出了一种基于不同时间粒度的耦合时空特征下短时客流预测方法,选取西安地铁进站客流... 地铁客流在线网中的时空分布统计预测,便于高效匹配客流需求,保障城市轨道交通运输能力,为探究地铁进站客流量预测精度与其时间粒度二者之间的关系,提出了一种基于不同时间粒度的耦合时空特征下短时客流预测方法,选取西安地铁进站客流量数据进行研究,将有效运营时间划分为不同时间粒度,分别是0.5 h、1 h以及1 d,采用Pearson系数法对不同时间粒度下的客流量时间序列进行预测,利用ARIMA模型(差分整合移动平均自回归)对全网进站流量进行拟合分析,结果表明:时间粒度为0.5 h、1 h以及1 d时,ARIMA模型预测结果平均相对误差分别为4.58%、3.86%、4.12%,平均相对误差最小的是1 h,最大的是1 d,不同时间粒度下预测误差变化趋势大致相同,对短时客流预测具有较高精度的是优化后的时间序列模型,预测结果可以实现运营组织优化,实现提高轨道交通运输效率、改善运营服务质量的目的。 展开更多
关键词 城市轨道交通 短时客流预测 时间粒度 耦合时空特征 ARIMA模型
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基于GM(1,1)修正模型的轨道交通长期客流预测
8
作者 王雅慧 潘灿林 张腾 《河南科技学院学报(自然科学版)》 2025年第1期91-100,共10页
目的准确预测轨道交通长期客流对轨道交通运输管理、规划及建设进行指导.方法以新乡市为例,对该市2007—2022年铁路客流进行统计、分析,建立GM(1,1)灰度模型进行客流量预测.考虑到新冠疫情的影响,将原始数据进行分类分析.分别针对包含... 目的准确预测轨道交通长期客流对轨道交通运输管理、规划及建设进行指导.方法以新乡市为例,对该市2007—2022年铁路客流进行统计、分析,建立GM(1,1)灰度模型进行客流量预测.考虑到新冠疫情的影响,将原始数据进行分类分析.分别针对包含疫情数据与剔除疫情数据的客流信息建立GM(1,1)灰色模型进行客流预测,并对剔除疫情数据的模型预测结果进行两次残差修正,得出预测结果,最后通过残差检验及后验差检验对各模型预测结果进行精度校验.结果实验证明由于GM(1,1)灰度模型的线性特征,疫情影响下的数据波动影响到模型预测,而剔除疫情影响年份的数列在模型中平均预测精度达96.59%,经过二次修正后预测精度提高0.29%,具有较好的预测效果.结论该模型对轨道列车长期客流预测有较好的适应性,能够为轨道交通建设提供一定的交通需求分析依据. 展开更多
关键词 长期客流量预测 GM(1 1)灰度模型 残差修正 精度检验
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基于组合模型的城市轨道交通短时客流预测模型研究
9
作者 宋熙燕 《人民公交》 2025年第2期63-66,共4页
城市轨道交通客流数据具有非线性、非平稳性特征,为减少噪声对客流预测模型的干扰,本文采用STL算法和经验模态分解算法对进站客流序列进行分解,得到平稳性更高、规律性更强的分量,并选用LSTM预测模型,结合麻雀搜索算法进行寻优,构建STLE... 城市轨道交通客流数据具有非线性、非平稳性特征,为减少噪声对客流预测模型的干扰,本文采用STL算法和经验模态分解算法对进站客流序列进行分解,得到平稳性更高、规律性更强的分量,并选用LSTM预测模型,结合麻雀搜索算法进行寻优,构建STLEMD-SSA-LSTM组合预测模型,对分解所得分量进行建模并叠加预测结果,并采用多种指标对模型的预测效果进行对比分析。以杭州市火车东站客流数据为例,分别对SVM、BP、LSTM、SSA-LSTM、STL-SSA-LSTM、STL-EMD-SSA-LSTM模型在15min粒度下的客流量进行预测,结果表明,SSA-LSTM模型比单一的LSTM模型的MAPE降低了0.45%;结合STL分解的STL-SSA-LSTM的MAPE降低2.06%;结合STL-EMD分解的STL-EMD-SSA-LSTM的MAPE降低3.13%。此外,STL-EMD-SSA-LSTM模型在高峰时段的预测精度高于平峰时段。 展开更多
关键词 城市轨道交通 短时客流预测 STL-EMD-SSA-LSTM模型
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基于多源数据的福州地铁车站高峰客流预测研究
10
作者 苏灿航 徐旺兴 《交通工程》 2025年第1期87-92,共6页
为提高地铁车站高峰客流预测精度,基于多源数据和统计学规律,分析了地铁车站高峰时段乘客进站特性,以此建立人岗比—高峰小时流量—超高峰小时系数三维模型和人口—岗位—高峰小时偏差系数三维模型。以福建省福州市目前已开通运营的站... 为提高地铁车站高峰客流预测精度,基于多源数据和统计学规律,分析了地铁车站高峰时段乘客进站特性,以此建立人岗比—高峰小时流量—超高峰小时系数三维模型和人口—岗位—高峰小时偏差系数三维模型。以福建省福州市目前已开通运营的站点为研究对象,分析其AFC数据,获取乘客进站和换乘信息,结合站点周边不同用地性质,对影响因素和关键参数进行研究,建立超高峰小时系数模型和高峰小时偏差系数模型。 展开更多
关键词 客流预测 超高峰小时系数 高峰偏差系数
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地铁短时客流预测的ATT-BiLSTM模型
11
作者 戚耀 王晨菡 +1 位作者 吴啸宇 王涛 《交通科技与经济》 2025年第1期89-96,共8页
为适应轨道交通客流变化规律,以提高地铁短时客流预测结果的准确度,且兼顾轨道交通客流变化的周期性和潮汐性,提出一种基于注意力机制的双向长短时记忆神经网络(BiLSTM)短时客流预测模型。首先,将处理后的地铁进出站客流数据以不同时间... 为适应轨道交通客流变化规律,以提高地铁短时客流预测结果的准确度,且兼顾轨道交通客流变化的周期性和潮汐性,提出一种基于注意力机制的双向长短时记忆神经网络(BiLSTM)短时客流预测模型。首先,将处理后的地铁进出站客流数据以不同时间粒度和节日类型作为预测因素,输入到模型中;其次,通过BiLSTM充分挖掘时间序列的全局特征进行初步预测;最后,再通过注意力机制对不同时间点的显著特征加权得出预测结果,提高模型的预测性能。以上海地铁四号线海伦路站的真实客流数据为对象,进行不同模型的对比实验,并通过4种评价指标(MAE、MAPE、RMSE、R^(2)),评价改进前后的模型客流预测准确性。实验结果表明,在评估指标上,文中提出的ATT-BiLSTM模型要优于单种神经网络预测模型。 展开更多
关键词 城市轨道交通 短时客流预测 双向长短时记忆神经网络 注意力机制 机器学习
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多尺度融合与动态自适应图的公交客流预测模型 被引量：2
12
作者 郭翔宇 彭莉兰 +1 位作者 李崇寿 李天瑞 《计算机科学与探索》 CSCD 北大核心 2024年第7期1879-1888,共10页
公交客流预测是公共交通规划和管理中的重要问题。虽然时空图卷积在地铁客流预测任务中获得了很好的预测效果,但是面对公交更复杂的线路、大规模的节点数据,现有的基于图卷积的空间建模方法将带来巨大的空间内存消耗。同时,公交客流量... 公交客流预测是公共交通规划和管理中的重要问题。虽然时空图卷积在地铁客流预测任务中获得了很好的预测效果,但是面对公交更复杂的线路、大规模的节点数据,现有的基于图卷积的空间建模方法将带来巨大的空间内存消耗。同时,公交客流量短时间范围内更可能受到瞬时交通状况的影响。为了解决这些挑战,提出了一种多尺度融合和动态自适应图的公交客流预测模型(MFDAG)。该模型融合客流、时刻和周信息以增加数据的特征维度,用动态自适应图的方法来学习不同站点之间的关系。进一步提出了一种多尺度融合传播的方法来表示复杂的空间依赖关系,同时设计了一种多尺度卷积传播的方法来学习不同尺度的时间依赖关系。在两个真实的客流数据集上进行了实验,并与其他交通预测方法进行了比较。实验结果表明,所提出的多尺度融合和动态自适应图的公交客流预测方法具有更高的预测准确度。 展开更多
关键词 公交客流预测 图采样 动态自适应图 多尺度融合
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基于多维可预知特征的TCN-LSTM城轨短期客流预测 被引量：2
13
作者 赵利强 李瑞森 +2 位作者 唐水雄 唐金金 张涛 《北京化工大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2024年第5期86-96,共11页
地铁客流量波动受众多因素影响,准确的客流预测数据有利于制定更高效的行车控制方案和客流管控方案。为提高客流预测精度,提出一种基于多维可预知特征的时序卷积神经网络-长短期记忆神经网络模型(TCNLSTM)地铁短期客流预测方法。考虑外... 地铁客流量波动受众多因素影响,准确的客流预测数据有利于制定更高效的行车控制方案和客流管控方案。为提高客流预测精度,提出一种基于多维可预知特征的时序卷积神经网络-长短期记忆神经网络模型(TCNLSTM)地铁短期客流预测方法。考虑外部因素的影响,引入Spearman相关系数分析并提取日期、天气等可预知特征及其状态集,以提升预测精度,缩小特征空间,克服了冗余特征数据导致的模型过于复杂问题;通过融合时序卷积神经网络(TCN)提取的客流时间序列特征和可预知特征状态集构建了长短期记忆神经网络(LSTM)层输入,组合模型学习客流与外部影响因素的长短期依赖,从而实现常规日、节假日、不同天气等多场景下的短期客流预测。基于某西南城市地铁刷卡交易数据,对比差分整合移动平均自回归模型(ARIMA)、TCN、LSTM及TCN-LSTM模型的短期客流预测结果,得出组合模型的总体平均绝对误差(MAE)值比其他方法低27%~48%,均方误差(MSE)值低13%~35%,平均绝对百分比误差(MAPE)值低2.8%~6.7%,上述3项指标均表明TCN-LSTM模型的客流预测效果更好。此外,对比实验表明通过融入提取的可预知特征数据,TCN-LSTM模型在测试集上的预测误差评价指标明显降低,所提方法能有效提高地铁短期客流预测精度。 展开更多
关键词 城市轨道交通 客流预测 长短期记忆神经网络(LSTM) 时序卷积神经网络(TCN) Spearman相关系数
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基于组合深度学习的轨道交通短时进站客流预测模型 被引量：5
14
作者 李淑庆 李伟 +1 位作者 刘耀鸿 马波 《重庆交通大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2024年第2期92-99,共8页
针对轨道交通短时进站客流考虑不充分和特征学习不全面而导致预测精度不高的问题,选取客流特征、天气、空气质量和道路交通拥堵指数等多个因素,提出了一种基于组合深度学习的轨道交通短时进站客流预测模型(CNN-ResNet-BiLSTM)。基于卷... 针对轨道交通短时进站客流考虑不充分和特征学习不全面而导致预测精度不高的问题,选取客流特征、天气、空气质量和道路交通拥堵指数等多个因素,提出了一种基于组合深度学习的轨道交通短时进站客流预测模型(CNN-ResNet-BiLSTM)。基于卷积神经网络(CNN)对多因素客流时间序列进行自动提取,在CNN网络中插入多个残差神经网络(ResNet)来加深网络深度,利用双向长短时记忆神经网络(BiLSTM)捕捉前后两个方向的客流时间序列特征并得到预测结果;以杭州市全网80个站点工作日的进站客流为例,验证了该模型的有效性。研究结果表明:与常用的几种模型相比,多因素CNN-ResNet-BiLSTM组合模型的均方根误差(E RMS)至少降低了8.50%,平均绝对误差(E MA)至少降低了6.74%,平均绝对百分比误差(E MPA)至少降低了6.52%。 展开更多
关键词 交通工程 短时客流预测 组合深度学习 轨道进站客流
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基于迁移学习的轨道交通特殊OD客流预测研究 被引量：4
15
作者 王欣 王志飞 王煜 《铁道运输与经济》 北大核心 2024年第3期182-188,共7页
客流预测一直是轨道交通运营公司关注的重点,由于受到运输能力的限制等因素影响,部分OD的实际客流数据与真实需求有偏差,出现异常或者样本缺失,从而造成总体样本量偏小,直接采用这些样本进行预测会明显影响预测精度,但通过还原样本值增... 客流预测一直是轨道交通运营公司关注的重点,由于受到运输能力的限制等因素影响,部分OD的实际客流数据与真实需求有偏差,出现异常或者样本缺失,从而造成总体样本量偏小,直接采用这些样本进行预测会明显影响预测精度,但通过还原样本值增加样本量难度太大。根据上述特点选择基于实例的迁移学习,先确定源域的对象和范围,从源域中选择合适的样本补充到总体样本中,共同组成最终的训练样本数据集,完成迁移学习。同时选择改进的Boost算法,通过误差调整样本权重,不断迭代,得到最终的预测模型。结果表明:基于实例的迁移学习结合改进Boost算法的预测精度要好于传统集成学习、ARIMA模型、多元回归模型,为轨道交通运营公司对特定OD的客流预测提供新的有益尝试。 展开更多
关键词 轨道交通 客流预测 改进Boost算法 迁移学习 样本筛选
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考虑延误特征的航站楼离港聚集客流预测方法 被引量：1
16
作者 李明捷 王涛 +2 位作者 黄欣宁 田杰 姚霖昊 《交通运输系统工程与信息》 EI CSCD 北大核心 2024年第3期240-254,共15页
为满足航班延误下航站楼内资源规划与旅客管理对聚集客流预测所提出的高精度和高效率要求,本文提出一种融合延误特征的离港聚集客流预测方法。通过引入航班延误特征量化表征航站楼离港聚集客流的波动情况,探究航班延误下离港聚集客流波... 为满足航班延误下航站楼内资源规划与旅客管理对聚集客流预测所提出的高精度和高效率要求,本文提出一种融合延误特征的离港聚集客流预测方法。通过引入航班延误特征量化表征航站楼离港聚集客流的波动情况,探究航班延误下离港聚集客流波动规律和分布特征,构建基于自适应噪声完全集合经验模态分解(CEEMDAN)、排列熵算法(PE)以及鲸鱼优化算法(WOA)优化的长短期记忆神经网络(LSTM)的短期航站楼聚集客流预测模型。首先,应用CEEMDAN将聚集客流数据序列分解为若干模态分量(Intrinsic Mode Function, IMF)和残差量(Residual, Res),降低原序列中数据的复杂性和非平稳性影响;其次,为减小模型计算规模,同时提高预测效率和精度,采用PE算法对IMF分量进行熵值重构;最后,建立WOA-LSTM聚集客流预测模型,利用鲸鱼优化算法优化LSTM超参数,叠加重构分量的预测结果,得到最终的聚集客流预测值。将模型应用于长三角某枢纽机场进行实例验证。结果表明:CEEMDAN-PE-WOA-LSTM预测模型性能最优,相较单一的LSTM模型,候机大厅聚集客流预测的均方根误差、平均绝对误差以及百分比误差分别降低42.78%、44.00%及45.62%;相较CEEMDAN-WOA-LSTM模型,预测效率提高41.64%。本文所提模型能够有效拟合存在显著非线性和非平稳性特征的候机大厅聚集客流,具有较高的预测精度和运算效率。 展开更多
关键词 航空运输 离港聚集客流预测 完全自适应噪声集合经验模态分解 长短期记忆神经网络 航站楼客流 航班延误特征
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基于时序聚类CEEMDAN-LSTM的轨道短时客流预测 被引量：1
17
作者 朱永霞 刘洋 肖赟 《安徽科技学院学报》 2024年第5期73-83,共11页
目的:高效精确的短时客流预测是城市轨道交通运营管理的重要前提,为提高短时客流预测精度,提出一种基于时序聚类的CEEMDAN-LSTM组合模型。方法:以DTW距离为度量标准,采用Kmeans算法对客流时序进行分类,在此基础上通过CEEMDAN算法进行时... 目的:高效精确的短时客流预测是城市轨道交通运营管理的重要前提,为提高短时客流预测精度,提出一种基于时序聚类的CEEMDAN-LSTM组合模型。方法:以DTW距离为度量标准,采用Kmeans算法对客流时序进行分类,在此基础上通过CEEMDAN算法进行时序分解以弱化样本噪声干扰,再将分量输入到LSTM模型中进行预测。结果:CEEMDAN-LSTM模型在3类客流时序下的预测误差均小于其他4个基线模型,并能有效反映短时客流的变化趋势;考虑时序聚类的预测模型的预测精度与时效性均优于不分类下的预测模型。结论:以合肥南站地铁的短时进站客流数据为例进行实证分析,证实客流时序聚类对预测精度提升的贡献,并与SARIMA、RF、XGBoost、LSTM等4个预测模型比较,CEEMDAN-LSTM模型具有较高的预测精度,且能有效反映实际客流曲线的变化趋势。 展开更多
关键词 城市轨道交通 短时客流预测 时序聚类 CEEMDAN算法 长短期记忆神经网络
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基于出行链的铁路车站开通初期客流预测研究
18
作者 叶玉玲 朱资岳 +2 位作者 汪龙洋 宋唯维 周文涛 《华东交通大学学报》 2024年第1期78-86,共9页
【目的】为解决铁路车站开通初期客流预测缺乏数据支撑,以及估计不同交通方式成本来计算客流转移量结果与实际偏差较大的问题。【方法】以新开通南沿江城际铁路江阴站为例,考虑该线与既有高速及城际铁路的线位关系,基于城际出行链,依托... 【目的】为解决铁路车站开通初期客流预测缺乏数据支撑,以及估计不同交通方式成本来计算客流转移量结果与实际偏差较大的问题。【方法】以新开通南沿江城际铁路江阴站为例,考虑该线与既有高速及城际铁路的线位关系,基于城际出行链,依托旅客出行行为调查对区域内可选择的不同交通方式的城际出行效用进行定量计算,采用Multinominal Logit(MNL)模型,区分工作日与非工作日,结合客流分配现状对效用变量系数进行标定,据此预测南沿江城际铁路江阴站开通后发往南京、上海枢纽的客流量,同时结合城市经济和社会发展推演计算发往沿线其他站点的客流。【结果】结果表明,南沿江城际铁路江阴站的开通可以有效吸引江阴地区原本选择既有铁路、公路去往南京、上海的客流以及选择公路去往南沿江城际铁路沿线其他城市的客流。【结论】因此,南沿江城际铁路的开通能有效缓解辐射范围内既有铁路、公路的运输压力,客流预测结果还将支撑站点运力资源配置优化研究。 展开更多
关键词 铁路运输 客流预测 MNL模型 出行效用 城际出行链 旅客出行行为调查
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基于CNN-Bi-LSTM网络的城轨短时客流预测 被引量：1
19
作者 赵靳辉 刘斌 +1 位作者 田志强 武万鹏 《兰州交通大学学报》 CAS 2024年第6期130-137,共8页
城市轨道交通短时客流预测的精确性对城轨站点在工作日早晚高峰的客流管控以及旅客出行方案决策等具有重要意义,因此提出基于深度学习技术构建卷积神经网络(CNN)结合双向长短时记忆神经网络(Bi-LSTM)的城轨短时客流预测模型,结合Bi-LST... 城市轨道交通短时客流预测的精确性对城轨站点在工作日早晚高峰的客流管控以及旅客出行方案决策等具有重要意义,因此提出基于深度学习技术构建卷积神经网络(CNN)结合双向长短时记忆神经网络(Bi-LSTM)的城轨短时客流预测模型,结合Bi-LSTM对时序数据特征双向提取能力的同时,利用CNN实现数据局部特征提取,增强模型的泛化能力。选取上海市地铁1号线徐家汇站的工作日客流数据为基础,对CNN层的层数和卷积核长度寻优,并分别对模型进行消融实验与对比实验。实验结果表明,CNN-Bi-LSTM的预测精度最优,RMSE与MAPE分别为16.699 9以及13.52%,证明了该模型在城轨短时客流预测的有效性。 展开更多
关键词 城市轨道交通 短时客流预测 深度学习 Bi-LSTM CNN
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基于ARIMA与LSTM的铁路车站客流预测方法比较 被引量：1
20
作者 余彦翘 李思杰 刘志钢 《上海工程技术大学学报》 CAS 2024年第3期278-283,共6页
精准的客流预测是车站客运组织优化的基础,是提高运营安全和运输效率的有效途径。以江门东站全年进站客流数据为研究对象,分别构建ARIMA时间序列模型与LSTM神经网络模型,从预测精度、计算速度、误差指标评价、模型适应性等方面分析比较... 精准的客流预测是车站客运组织优化的基础,是提高运营安全和运输效率的有效途径。以江门东站全年进站客流数据为研究对象,分别构建ARIMA时间序列模型与LSTM神经网络模型,从预测精度、计算速度、误差指标评价、模型适应性等方面分析比较两种预测模型对客流预测结果的差异性。结果表明,LSTM模型预测精度和拟合精确度更优,ARIMA模型计算速度更快。研究结果对客流预测方法选择有借鉴意义。 展开更多
关键词 铁路车站 ARIMA模型 LSTM模型 客流预测 比较分析
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