基于ARIMA和LSTM的城市轨道交通延时客流预测方法比较

李德奎; 杜书波; 张鹏

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基于ARIMA和LSTM的城市轨道交通延时客流预测方法比较

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随着我国诸多城市的轨道交通发展从大扩张期过渡到运营期,提升运营效率成为下一阶段的发展主题.北上广深等国内一线城市日益增长的延时运营需求,使平衡城市轨道交通延时运营的时长、成本和运营效率成为精细化运营的巨大挑战.以上海地铁数日数据为例,对刷卡数据进行预处理后,建立基于ARIMA和LSTM的轨道交通延时运营的客流预测模型.然后分别利用全天数据和半天数据,对5和15 min不同时间粒度进行了预测分析.研究结果表明,从整体上看,半天数据相对全天数据普遍均方根误差较小,显示出模型的拟合度较高;从方法上看,LSTM方法比ARIMA方法的均方根误差较小,具有较好的预测效果.研究结果可为轨道交通延时运营中客流预测提供技术支持.

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来源
《青岛理工大学学报》 |2021年第4期|135-142|共8页
作者
李德奎; 杜书波; 张鹏;
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作者单位

聊城大学计算机学院聊城 252000;

聊城大学建筑工程学院聊城 252000;

同济大学建筑与城市规划学院上海 200092;

西悉尼大学建筑环境学院悉尼 NSW2751;

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正文语种 chi
中图分类旅客运输组织与管理;
关键词
城轨交通; 延时客流预测; ARIMA; LSTM;

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