基于月客流量残差的地铁客流季节指数预测方法

鲁文博; 马超群; 李国栋; 曹蕊; 徐金华

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基于月客流量残差的地铁客流季节指数预测方法

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为精准反映城市轨道交通的季节性特征,基于月客流残差提出了地铁客流季节区间分类方法.建立趋势方程并计算月客流残差,以月客流残差曲线之间的相似度为基础对月份进行分类,得出基于月客流残差曲线的季节分组区间(SIR).分别以每月进行分类并计算传统月份分组区间(TMC)、以每季度进行分类并计算传统季度分组区间(TQC)以及SIR区间的季节指数并进行预测.预测结果表明,提出的分类方法在相对误差、平均绝对百分比误差、均方根误差三方面都比其他分类方法更小.这说明所提出的分类方法在地铁客流预测中具有更好的适应性,从而可以为地铁运能运力调整以及运营计划的制定提供参考依据.

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来源
《城市轨道交通研究》 |2021年第9期|77-82|共6页
作者
鲁文博; 马超群; 李国栋; 曹蕊; 徐金华;
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作者单位

长安大学交通运输工程学院 710064 西安;

长安大学交通运输工程学院 710064 西安;

长安大学交通运输工程学院 710064 西安;

长安大学交通运输工程学院 710064 西安;

长安大学交通运输工程学院 710064 西安;

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正文语种 chi
中图分类 U293.13;
关键词
地铁; 客流预测; 季节指数; 弗雷歇距离; 人工神经网络;

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