新开轨道交通城市的客流预测与方法分析

王茁

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以城市轨道交通的客流预测为研究对象,分析轨道交通客流时间分布与空间分布特征,研究影响轨道交通客流的主要因素.在对比现有预测方法的基础上,选用卡尔曼滤波和后向传播(BP)人工神经网络两种微观预测方法建立预测模型,分别对大连市轨道交通客流进行预测.通过对预测结果的精度比较,得出运用BP人工神经网络模型的预测结果更接近实际.研究方法和预测结果可为同类新开轨道交通城市的规划与发展提供一定的理论支持.

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来源
《上海工程技术大学学报》 |2018年第4期|346-351|共6页
作者
王茁;
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作者单位

大连科技学院交通运输学院;

大连116052;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类交通工程与交通管理;
关键词
轨道交通; 客流微观预测; 后向传播(BP)人工神经网络; 卡尔曼滤波; 大连市;

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