本文選題：交通運(yùn)輸規(guī)劃與管理 + 城市軌道交通��； 參考：《北京交通大學(xué)學(xué)報(bào)》2014年02期

【摘要】：基于城市軌道交通自動售檢票(Automatic Fare Collection,AFC)系統(tǒng)采集的進(jìn)出站客流的歷史數(shù)據(jù),構(gòu)建乘積差分自回歸移動平均(Auto_Regressive Integrated Moving Average,ARIMA)模型,實(shí)現(xiàn)對進(jìn)出站客流量的精確預(yù)測.通過自相關(guān)和偏自相關(guān)函數(shù)進(jìn)行數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性和周期性分析,消除趨勢性和周期性特征影響;考慮到處理后數(shù)據(jù)的周期性和短期相關(guān)性之間的乘積關(guān)系,構(gòu)建乘積ARIMA進(jìn)出站客流預(yù)測模型,并以廣州地鐵各車站進(jìn)出站客流量數(shù)據(jù)為例進(jìn)行了模型的參數(shù)標(biāo)定.模型預(yù)測值與實(shí)際值的對比分析顯示該模型的平均絕對百分誤差保持在5%以內(nèi),表明該模型具有很高的預(yù)測精度和良好的適用性.
[Abstract]:Based on the historical data of passenger flow in and out stations collected by the automatic Fare Collection system of urban rail transit, a product differential autoregressive Integrated Moving average (ARIMA) model is constructed to accurately predict the passenger flow in and out of the station. The influence of trend and periodicity is eliminated by using autocorrelation and partial autocorrelation function to analyze the stability and periodicity of data, considering the product relationship between periodicity and short-term correlation of processed data, A product ARIMA passenger flow prediction model is constructed, and the parameters of the model are calibrated by taking the passenger flow data of each station in and out of Guangzhou subway station as an example. The comparison between the model prediction value and the actual value shows that the average absolute percent error of the model is less than 5%, which indicates that the model has high prediction accuracy and good applicability.
【作者單位】： 北京交通大學(xué)交通運(yùn)輸學(xué)院;廣州市地下鐵道總公司;
【基金】：國家科技支撐計(jì)劃項(xiàng)目資助(2011BAG01B01)
【分類號】：U293.13;U293.5

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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本文編號：1890768