【摘要】：由于公交客流量是公交系統(tǒng)發(fā)展規(guī)劃的基礎(chǔ)依據(jù),因此提高公交客流量預(yù)測的準(zhǔn)確性有利于城市公交的發(fā)展。利用粒子群算法優(yōu)化參數(shù)的良好性能和灰色預(yù)測法適合預(yù)測不確定因素影響系統(tǒng)的優(yōu)勢,提出用灰色變異粒子群組合預(yù)測模型來預(yù)測公交客流量,提高公交客流量預(yù)測精度,并通過實(shí)例對組合預(yù)測模型的預(yù)測精度和有效性進(jìn)行了分析。結(jié)果表明,此組合預(yù)測模型的預(yù)測精度優(yōu)于單一的灰色預(yù)測模型,也優(yōu)于其他幾種常用預(yù)測算法,能很好地預(yù)測公交客流量,為公交系統(tǒng)的決策規(guī)劃提供了可靠的科學(xué)數(shù)據(jù)。
[Abstract]:Because the passenger flow of public transport is the basis of the development planning of the public transport system, it is beneficial to the development of urban public transportation to improve the accuracy of the forecast of the passenger flow of the public transport. Using the good performance of Particle Swarm Optimization (PSO) algorithm to optimize the parameters and the advantage of grey prediction method suitable for forecasting the uncertain factors affecting the system, a grey variant particle swarm optimization forecasting model is proposed to predict the bus passenger flow and improve the prediction accuracy of the bus passenger flow. The prediction accuracy and effectiveness of the combined prediction model are analyzed by an example. The results show that the prediction accuracy of the combined forecasting model is better than that of the single grey prediction model and several other commonly used forecasting algorithms. It can well predict the public transport passenger flow and provide reliable scientific data for the decision-making planning of the public transport system.
【作者單位】： 蘭州交通大學(xué)自動化與電氣工程學(xué)院;
【分類號】：U491.17

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級參考文獻(xiàn)】

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本文編號：2216919