發(fā)布時(shí)間：2020-06-30 00:56

【摘要】：隨著中國智能公共系統(tǒng)的快速發(fā)展,公交IC卡以其具有可靠、方便、快捷等優(yōu)勢得到廣泛應(yīng)用。城市公共交通實(shí)現(xiàn)智能化的關(guān)鍵是把握客流的變化規(guī)律,因此如何利用IC卡數(shù)據(jù)來推算公交客流信息,具有很強(qiáng)的現(xiàn)實(shí)意義和實(shí)用價(jià)值。 本文論述了數(shù)據(jù)采集方法、客流預(yù)測和灰色模型的理論知識,研究和驗(yàn)證了基于GM模型的客流預(yù)測方法。論文中比較了公交客流數(shù)據(jù)采集的四種方法的優(yōu)缺點(diǎn),指出公交IC卡數(shù)據(jù)采集法的實(shí)用性和優(yōu)越性,介紹公交IC卡數(shù)據(jù)和其他公交基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)。為了準(zhǔn)確科學(xué)的預(yù)測同一時(shí)段的公交客流量,本文提出了利用修正的灰色殘差GM(1,1)模型進(jìn)行預(yù)測的方法。利用同一條公交線路的公交IC卡歷史刷卡數(shù)據(jù)建立灰色殘差GM(1,1)模型,通過確定白化方程的系數(shù)來確定公交客流時(shí)間響應(yīng)序列,利用灰色微分方程的時(shí)間響應(yīng)序列獲得還原值的表達(dá)式,從而能得到單條線路的同一時(shí)段的公交客流量的發(fā)展序列,再結(jié)合影響公交客流量的多種因素,對獲得的各發(fā)展序列進(jìn)行修正,最終求得修正的預(yù)測值,并通過濟(jì)南市的客流歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行驗(yàn)證。實(shí)例證明該預(yù)測模型具有較高的預(yù)測精度,能夠?yàn)楣还芾頉Q策者提供方向與指導(dǎo)。
【學(xué)位授予單位】：山東大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2011
【分類號】：U492.413
【圖文】：

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5.4同時(shí)段的公交客流量預(yù)測短時(shí)的區(qū)間的客流預(yù)測由于內(nèi)在與外在的共同作用，隨機(jī)性強(qiáng)，無規(guī)律可以把握，內(nèi)在混沌性未知，外在環(huán)境變量多且復(fù)雜。本文利用時(shí)段的公交客流量進(jìn)行預(yù)測，素在公交客流量的相互作用。對許多未知的變量作灰色處理，GM(l，l)模型可對同能夠盡量體現(xiàn)各因由圖4可以看出，預(yù)測值可以分為三種狀態(tài)，一種為溢出狀態(tài)，即預(yù)測值大于實(shí)際值;一種為未滿狀態(tài)，即預(yù)測值小于實(shí)際值;一種飽和狀態(tài)，即預(yù)測值與實(shí)際值吻合。為了使預(yù)測值能夠更接近實(shí)際值，采用殘差對這三種狀態(tài)進(jìn)行修正，如果是溢出狀態(tài)則減去其殘差值，如果是未滿狀態(tài)則加上其殘差值，使修正后的預(yù)測值的精度比GM(l，1)的精度更好。而且預(yù)測值三種狀態(tài)的判定能指導(dǎo)公交運(yùn)營管理者在公交客流運(yùn)行管理上做出決策。5.5本章小結(jié)

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3 杝孟P

本文編號：2734618