基于深度學(xué)習(xí)的軌道交通斷面客流短時預(yù)測
發(fā)布時間:2021-09-18 08:59
軌道交通的時效性、舒適性等優(yōu)勢,使軌道交通逐漸成為多數(shù)乘客的優(yōu)選出行方式。斷面客流短時預(yù)測能夠反映實(shí)時變化規(guī)律,是管理部門制定決策、運(yùn)營管理、合理配置資源的重要數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。論文對城市軌道交通自動售檢票系統(tǒng)交易數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,對客流進(jìn)行分配,計(jì)算斷面客流,并提出基于循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的深度學(xué)習(xí)預(yù)測方法對斷面客流進(jìn)行短時預(yù)測。論文以南京市軌道交通為例,首先基于自動售檢票系統(tǒng)所采集的交易數(shù)據(jù),對乘客的出行特征進(jìn)行了分析,并研究了客流的時間分布以及空間分布情況,并根據(jù)客流特征分為工作日和非工作日兩類。其次,根據(jù)K短路徑算法,論文計(jì)算軌道交通任意OD站之間的有效路徑,并依據(jù)混合高斯模型,將客流分配至各條路徑。在此基礎(chǔ)上,結(jié)合乘客的出入站時間,將客流分配至各線路的各趟列車,計(jì)算統(tǒng)計(jì)時段內(nèi)的斷面客流量并分析其時間序列的平穩(wěn)性。最后,以計(jì)算的斷面客流為基礎(chǔ)數(shù)據(jù),建立以時間序列為輸入的多個循環(huán)深度學(xué)習(xí)預(yù)測模型并進(jìn)行參數(shù)調(diào)優(yōu),以MAE、RMSE以及MAPE作為評價指標(biāo),比較各模型的預(yù)測效果。鑒于AFC交易數(shù)據(jù)獲取斷面客流數(shù)據(jù)的滯后性,論文使用Mask R-CNN網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行目標(biāo)檢測,論證監(jiān)控畫面實(shí)時獲取斷面客流數(shù)據(jù)...
【文章來源】:東南大學(xué)江蘇省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校
【文章頁數(shù)】:87 頁
【學(xué)位級別】:碩士
【部分圖文】:
深度學(xué)
東南大學(xué)碩士學(xué)位論文40圖3-82017年9月19日珠江路站的列車斷面客流量一日內(nèi)珠江路站的列車斷面客流量的趨勢與該站當(dāng)日的斷面客流量大致相符,呈現(xiàn)雙峰型分布,在早晚上下班時間斷面客流變化明顯,并在晚高峰時段達(dá)到列車斷面客流量的最大值。綜合一周工作日內(nèi)的列車斷面客流,首先對數(shù)據(jù)進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn),通過觀測移動平均和移動均方差隨時間的變化圖(如圖3-9所示),計(jì)算得到的平穩(wěn)性檢驗(yàn)結(jié)果如表3.11所示圖3-9原始數(shù)據(jù)、移動平均和移動均方差隨時間的變化圖表3.11原始數(shù)據(jù)平穩(wěn)性檢驗(yàn)結(jié)果統(tǒng)計(jì)量p-值滯后量觀測值數(shù)臨界值1%臨界值5%臨界值10%結(jié)果-6.880.0001412.001270.00-3.434-2.864-2.568從平穩(wěn)性檢驗(yàn)結(jié)果中發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的p-值小于0.01可拒絕原假設(shè),認(rèn)為該序列為平穩(wěn)序列,(原假設(shè)為數(shù)據(jù)是非平穩(wěn)序列),繪制自相關(guān)圖以及偏相關(guān)圖,如圖3-10所示:020040060080010001200140018152229364350576471788592991061131201271341411481551621691761831901972042112182252322392462532017年9月19日珠江路站列車斷面客流量
第三章城市軌道交通斷面客流計(jì)算方法41圖3-10平穩(wěn)序列的ACF圖和PACF圖從自相關(guān)圖中可發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)存在自相關(guān)性,則說明前后數(shù)據(jù)之間存在相關(guān)性,可將前序數(shù)據(jù)作為后序數(shù)據(jù)預(yù)測的依據(jù),為后文的建模預(yù)測提供依據(jù)。3.4本章小結(jié)本章首先對城市軌道交通乘客的出行過程進(jìn)行分析,并采用K短路徑算法獲得同一OD之間的可選路徑;提出采用混合高斯模型計(jì)算每個樣本屬于某個單一高斯模型的概率,即每個乘客選擇某條有效路徑的概率,繼而將OD間的客流量合理分配至不同路徑;再將乘客與列車進(jìn)行匹配,即將乘客與列車一一對應(yīng),最終通過對車輛上客流量的統(tǒng)計(jì),得到單位時間內(nèi)斷面客流量的計(jì)算結(jié)果,并提出列車斷面客流量概念,進(jìn)行簡要統(tǒng)計(jì)分析,作為本研究所建立的預(yù)測模型的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。
本文編號:3399854
【文章來源】:東南大學(xué)江蘇省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校
【文章頁數(shù)】:87 頁
【學(xué)位級別】:碩士
【部分圖文】:
深度學(xué)
東南大學(xué)碩士學(xué)位論文40圖3-82017年9月19日珠江路站的列車斷面客流量一日內(nèi)珠江路站的列車斷面客流量的趨勢與該站當(dāng)日的斷面客流量大致相符,呈現(xiàn)雙峰型分布,在早晚上下班時間斷面客流變化明顯,并在晚高峰時段達(dá)到列車斷面客流量的最大值。綜合一周工作日內(nèi)的列車斷面客流,首先對數(shù)據(jù)進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn),通過觀測移動平均和移動均方差隨時間的變化圖(如圖3-9所示),計(jì)算得到的平穩(wěn)性檢驗(yàn)結(jié)果如表3.11所示圖3-9原始數(shù)據(jù)、移動平均和移動均方差隨時間的變化圖表3.11原始數(shù)據(jù)平穩(wěn)性檢驗(yàn)結(jié)果統(tǒng)計(jì)量p-值滯后量觀測值數(shù)臨界值1%臨界值5%臨界值10%結(jié)果-6.880.0001412.001270.00-3.434-2.864-2.568從平穩(wěn)性檢驗(yàn)結(jié)果中發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的p-值小于0.01可拒絕原假設(shè),認(rèn)為該序列為平穩(wěn)序列,(原假設(shè)為數(shù)據(jù)是非平穩(wěn)序列),繪制自相關(guān)圖以及偏相關(guān)圖,如圖3-10所示:020040060080010001200140018152229364350576471788592991061131201271341411481551621691761831901972042112182252322392462532017年9月19日珠江路站列車斷面客流量
第三章城市軌道交通斷面客流計(jì)算方法41圖3-10平穩(wěn)序列的ACF圖和PACF圖從自相關(guān)圖中可發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)存在自相關(guān)性,則說明前后數(shù)據(jù)之間存在相關(guān)性,可將前序數(shù)據(jù)作為后序數(shù)據(jù)預(yù)測的依據(jù),為后文的建模預(yù)測提供依據(jù)。3.4本章小結(jié)本章首先對城市軌道交通乘客的出行過程進(jìn)行分析,并采用K短路徑算法獲得同一OD之間的可選路徑;提出采用混合高斯模型計(jì)算每個樣本屬于某個單一高斯模型的概率,即每個乘客選擇某條有效路徑的概率,繼而將OD間的客流量合理分配至不同路徑;再將乘客與列車進(jìn)行匹配,即將乘客與列車一一對應(yīng),最終通過對車輛上客流量的統(tǒng)計(jì),得到單位時間內(nèi)斷面客流量的計(jì)算結(jié)果,并提出列車斷面客流量概念,進(jìn)行簡要統(tǒng)計(jì)分析,作為本研究所建立的預(yù)測模型的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。
本文編號:3399854
本文鏈接:http://sikaile.net/kejilunwen/jiaotonggongchenglunwen/3399854.html
最近更新
教材專著