由于軌道交通具備客運(yùn)量大、污染少、準(zhǔn)點(diǎn)率高以及綠色低碳等特點(diǎn),其已成為人們?nèi)粘３鲂蟹绞降氖走x,也是解決交通擁塞問(wèn)題的主要途徑之一。軌道交通線路的不斷延伸以及線網(wǎng)的日益完善使得客流變化趨勢(shì)愈發(fā)撲朔迷離,而線路之間的交叉耦合導(dǎo)致客流的時(shí)變性、非線性以及隨機(jī)性更加明顯。軌道交通客流預(yù)測(cè)是運(yùn)營(yíng)部門(mén)制定列車(chē)運(yùn)行時(shí)刻表以及列車(chē)開(kāi)行方案的重要依據(jù),其可以為運(yùn)營(yíng)部門(mén)在優(yōu)化列車(chē)發(fā)車(chē)間隔、實(shí)現(xiàn)列車(chē)動(dòng)態(tài)調(diào)度、改善乘客出行體驗(yàn)以及提高乘客服務(wù)水平等方面帶來(lái)極大的幫助。不同于長(zhǎng)期預(yù)測(cè),軌道交通短時(shí)客流預(yù)測(cè)的主要目的是在指定時(shí)間粒度范圍內(nèi)對(duì)客流實(shí)現(xiàn)快速準(zhǔn)確預(yù)測(cè)。由于一天內(nèi)不同時(shí)段的客運(yùn)量差異較大,因此相對(duì)于長(zhǎng)期客流預(yù)測(cè)而言,短時(shí)客流預(yù)測(cè)的難度更高,非線性及隨機(jī)性的影響更大�；谏鲜銮闆r,本文主要做了以下幾個(gè)工作:（1）在大數(shù)據(jù)時(shí)代背景下,為了實(shí)現(xiàn)短時(shí)客流的準(zhǔn)確預(yù)測(cè),本文分析對(duì)比了多種客流預(yù)測(cè)方法,最終選擇具有自學(xué)習(xí)與自適應(yīng)能力的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為客流預(yù)測(cè)主體模型,并在普通網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的基礎(chǔ)上,結(jié)合前人提出的OIF-Elman（Output Input Feedback-Elman）和OHF-Elman（Output Hid... 

【文章來(lái)源】：南京理工大學(xué)江蘇省 211工程院校

【文章頁(yè)數(shù)】：77 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

廣州城市軌道交通規(guī)劃圖


本文編號(hào)：2939030