基于BP神经网络的重庆市轨道交通客流预测分析——以三号线观音桥站为例

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伴随着近年来我国经济的高速发展和科学技术水平的不断提高，中国城市轨道交通建设也逐渐发展为网络化运营。作为现代化城市交通系统的核心组成部分，轨道交通运力强、正点率高、避免拥堵、平均速度快、交通事故率低、能源环保等特点得到充分展现，城市轨道交通正成为都市人群的首选交通工具，轨道交通客流更具有时实性、周期性等特征。所以，分析轨道交通的历史客流数据、探索其变化规律、建模预测未来客流量，对运营管理部门合理安排设备维护人员、编排适当的列车时刻表、提高重庆轨道交通综合服务质量具有十分重要的指导意义。本文以重庆轨道交通的分时段进出站客流为依据，运用客流分配理论和客流预测理论，结合重庆自身特点，对重庆轨道交通客流进行相应的客流研究和探索。主要工作和结论如下：对重庆轨道交通客流数据进行抽样分析，总结客流的分布规律和时间、空间不平衡特性，举例说明各种不均衡性，并通过数学公式将相应的不均衡系数之间的关系描述出来。回顾客流预测的发展进程，对比常见的客流预测方法，概括各自特点，分析其适用性。介于传统模型不能很好的预测呈现曲线变化的短期客流，进而引出 BP神经网络，介绍其工作原理以及处理非线性、不确定问题上的优势，并依据实际需求对 BP神经网络进行相应的参数设定，使之更满足我们的分析需求、使预测结果更吻合实际客流。 3、本文中所有概念介绍后的数据支持，均源自于重庆市轨道交通线网客流数据统计及梳理。选取重庆轨道交通客流量最大的三号线观音桥站为研究对象，建立 BP神经网络时间序列预测模型和BP神经网络回归预测模型，对比两种预测方法的特点，使用 Matlab 软件开展大批量数据的分析及处理，实现客流数据预测与误差修正等功能，构建客流数据库，最终实现数据循环积累和客流预测的功能。并在允许的误差范围之内，总结归纳出了未来进出站客流与客观影响因素之间的相关性。

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作者
武创;
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作者单位

西南交通大学;

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授予单位西南交通大学;
学科交通运输工程
授予学位硕士
导师姓名蒋葛夫;
年度 2017
页码
总页数
原文格式 PDF
正文语种中文
中图分类 TN9;
关键词
神经网络; 重庆; 市轨道交通; 客流; 预测分析; 观音;

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