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第3O卷 第2期 佳 木 斯 大 学 学 报 ( 自然 科 学 版 ) V01.30 No.2
2012 年 o3月 JournalofJiamusiUniversity(NaturalScienceEdition) Mlil. 2012
文章编号:1008—1402(2012}02-0201一o4
基于历史数据和时间系数 的城市轨道站点客流预测①
陈满达, 李晓龙
(同济大学铁道与城市轨道交通研究院。上海 201804)
摘 要: 在对城市轨道交通站点客流规律、特点进行分析的基础上,通过对上海市轨道交通系
统客流历史数据的深入分析,在引入平假 日系数的同时,提出了小时系数的概念 ,并建立 了基于
平假 日系数和高峰小时系数的城市轨道交通站点客流神经网络预测模型,提高了站点进站客流
预测的精度,为城市轨道交通系统客流管理提供了理论基础.
关键词: 城市轨道交通;神经网络预测;站点客流;时间系数
中图分类号:U121 文献标识码:A
班发生延误,随后导致大批量客流的集中出港,就
0 引 言
会使机场附近的轨道交通站点出现短时间内的进
城市轨道交通站点客流在一定程度上可以反 站高峰.
映轨道交通的即时运营状况,预测站点客流则可以 城市轨道交通的站点客流具有较稳定的时间、
为城市轨道交通的运营组织者提供实时调度管理 空间分布,同时站点客流也会受到许多不确定性因
的依据,此外站点客流的预测也是动态路径诱导系 素的影响,这些错综复杂的因素使得站点客流又表
统实现的基础和前提.本文主要是研究如何利用 现出很强的非线性,而人工神经网络在非线性预测
BP神经网络来实现城市轨道交通站点客流的预 中就显示出了明显的优越性.人工神经网络具有通
测,并通过引入相关的时间系数来提高预测精准 过学习逼近任意非线性映射的能力,将人工神经网
度 [1】. 络应用于城市轨道交通的站点客流的预测建模,也
便于给出工程上易于实现的学习算法.
1 城市轨道交通客流影响因素及特点
2 城市轨道交通站点客流的预测模型
城市轨道交通的站点客流具有一定的时间、空
间分布规律,同时城市轨道交通站点客流也会受到
2.1 BP神经网络预测模型
诸多因素的影响 】,其中以下因素的影响比较大:
临时人群聚集活动.当站点周边有诸如体育 大脑由密集的相互连接的神经细胞或基本信
场、影剧院的等大型公用设施时,在节 目演出或比 息处理单元(神经元)组成,为了模拟大脑的基本
赛结束后,会有一个持续时间较短的进站高峰,一 特性,一些研究人员在神经科学研究的基础上,提
段时间以后会部分车站出现一个短时间的出站高 出了人工神经网络的模型.人工神经网络是由大量
峰. 的处理单元相互连接而成的网络,用 “节点”或 “人
短时内的天气变化.短时间内的剧烈天气变 工神经元”仿真生物神经元.通过大量人工神经元
化,会造成某些站点的进出站客流低潮,一段时间 的相互连接便构成人工神经网络,因此具有很强的
后又会出现补偿性的客流高峰. 逼近功能和 自学习、自适应性,能够描述系统内在
其他交通方式的客流突变.由于人为或 自然原 的非线性特征 J.
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