隨著新線的不斷接入,城市軌道交通網(wǎng)絡(luò)不斷擴大,如何建立起更精確的路徑選擇模型,并快速地預(yù)測路網(wǎng)中客流的動態(tài)變化與擁堵狀況成為一個亟需解決的問題。本文利用機器學(xué)習(xí)手段,研究基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的路徑選擇與客流擁堵動態(tài)估計方法與模型,在客流分布動態(tài)推演工具的支持下,形成路網(wǎng)客流分布的動態(tài)變化,并對不同情況下的路網(wǎng)客流擁堵狀態(tài)進行快速預(yù)測。主要研究內(nèi)容包括:（1）對乘客路徑選擇及路網(wǎng)客流動態(tài)的一般建模方法進行了分析,提出了利用乘客路徑選擇結(jié)果數(shù)據(jù)和客流分布推演仿真數(shù)據(jù)進行機器學(xué)習(xí),構(gòu)建基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的路徑選擇模型與客流擁堵動態(tài)估計模型的思路與研究框架。（2）利用路徑選擇數(shù)據(jù)對不同類OD間路徑選擇規(guī)律的差別進行了分析,提出了考慮OD間客流構(gòu)成異質(zhì)性的路徑選擇集成學(xué)習(xí)框架,給出了基于站點模糊聚類的路徑選擇集成學(xué)習(xí)方法與步驟。使用FCM聚類算法對地鐵站點進行聚類,得到不同客流構(gòu)成下的OD類別及其類別隸屬度,為路徑選擇子學(xué)習(xí)器的訓(xùn)練與結(jié)合提供了依據(jù)。（3）構(gòu)建了基于SVR的路徑選擇子學(xué)習(xí)器,利用乘客路徑選擇數(shù)據(jù)進行了模型訓(xùn)練。進一步,運用集成學(xué)習(xí)方法,結(jié)合站點模糊聚類結(jié)果對路徑選擇子學(xué)習(xí)器進行了組合,形成了準... 

【文章來源】：北京交通大學(xué)北京市 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：128 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

圖１－１研究技術(shù)路線??Ｆｉｇｕｒｅｌ－１?Ｒｅｓｅａｒｃｈ?ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ?ｒｏｕｔｅ??８??

２．４．２建模數(shù)據(jù)來源與分析??本文基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的建模所用數(shù)據(jù)包括ＡＦＣ數(shù)據(jù)、路徑選擇結(jié)果數(shù)據(jù)以及仿??真數(shù)據(jù)。建模數(shù)據(jù)來源如圖２－２所示。??／?ＡＦＣ＾ｍ????？乘客路徑選擇建模??／路徑選擇?????／?結(jié)果數(shù)據(jù)ｆ?????ｉ???／仿真結(jié)果?／?、客流擁堵動態(tài)估計??丨?慨?Ｉ?＞?建模??圖２－２建模數(shù)據(jù)來源??Ｆｉｇｕｒｅ２－１?Ｔｈｅ?ｄａｔａ?ｓｏｕｒｃｅ?ｏｆ?ｍｏｄｅｌ??（１）?ＡＦＣ數(shù)據(jù)??ＡＦＣ數(shù)據(jù)來自城軌系統(tǒng)中的閘機刷卡信息。我們可以從歷史ＡＦＣ數(shù)據(jù)中提取??出一些數(shù)據(jù)為乘客特性的挖掘提供支撐，主要包括城軌路網(wǎng)中車站分時進出站量、??各站全天客流量、乘客的卡屬性、０Ｄ旅行時間等。??（２）

集成學(xué)習(xí)的核心思想在于通過構(gòu)建并結(jié)合多個機器學(xué)習(xí)器來完成學(xué)習(xí)任務(wù)，??其主要思路是先針對同一問題構(gòu)造多個“個體學(xué)習(xí)器”（ｉｎｄｉｖｉｄｕａｌ?ｌｅａｒｎｅｒ），然后??將各個體學(xué)習(xí)器的預(yù)測結(jié)果按照一定的方法進行組合，輸出最終結(jié)果如圖３－１??所示。集成學(xué)習(xí)的實現(xiàn)重點分為兩個方面，即子學(xué)習(xí)器的構(gòu)造和子學(xué)習(xí)器的組合，??下節(jié)分別對其進行介紹。??個體學(xué)習(xí)器Ｉ?Ｙ??個體學(xué)習(xí)器２??＇?■？組合模塊??？輸出??圖３－１?集成學(xué)習(xí)示意圖??Ｆｉｇｕｒｅ３－１?Ｔｈｅ?ｓｃｈｅｍａｔｉｃ?ｄｉａｇｒａｍ?ｏｆ?Ｅｎｓｅｍｂｌｅ?Ｌｅａｒｎｉｎｇ??１９??

【參考文獻】：
期刊論文
[1]2017年中國城市軌道交通運營線路統(tǒng)計和分析——中國城市軌道交通“年報快遞”之五[J]. 王有發(fā),楊照,龐瑾.  城市軌道交通研究. 2018(01)
[2]基于元胞自動機的軌道交通客流擁堵傳播研究[J]. 張琦,肖文錦,潘剛.  交通運輸系統(tǒng)工程與信息. 2017(04)
[3]基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的軌道交通客流分布模型[J]. 翁小雄,汪周盼.  重慶交通大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版). 2018(01)
[4]半監(jiān)督集成學(xué)習(xí)綜述[J]. 蔡毅,朱秀芳,孫章麗,陳阿嬌.  計算機科學(xué). 2017(S1)
[5]基于支持向量機的低收入通勤者出行方式預(yù)測[J]. 程龍,陳學(xué)武,楊碩,王海嘯.  武漢理工大學(xué)學(xué)報(交通科學(xué)與工程版). 2016(04)
[6]復(fù)雜城市交通網(wǎng)絡(luò)擁堵傳播的改進SIS模型[J]. 張俊鋒,馬昌喜,吳芳,蒲菡,賈富強.  交通運輸研究. 2015(06)
[7]個性化軌道交通乘客出行路徑推薦算法[J]. 閻宏.  電腦編程技巧與維護. 2015(22)
[8]城市軌道交通站點分類的聚類方法研究[J]. 李向楠.  鐵道標準設(shè)計. 2015(04)
[9]基于改進MNL模型的地鐵換乘區(qū)路徑選擇[J]. 嚴海,李濤,白鴻宇.  長安大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版). 2014(06)
[10]軌道交通乘客個性化出行路徑規(guī)劃算法[J]. 劉莎莎,姚恩建,張永生.  交通運輸系統(tǒng)工程與信息. 2014(05)

博士論文
[1]城軌路網(wǎng)客流模態(tài)建模及其演化機理研究[D]. 李曼.北京交通大學(xué) 2017
[2]基于機器學(xué)習(xí)的雙麥克風(fēng)手機語音增強算法研究[D]. 章雒霏.南京師范大學(xué) 2017
[3]基于擴展Logit的交通分配模型與算法研究[D]. 李雪飛.北京交通大學(xué) 2014
[4]基于換乘的城市軌道交通網(wǎng)絡(luò)流量分配建模及其實證研究[D]. 劉劍鋒.北京交通大學(xué) 2012
[5]城市軌道交通網(wǎng)絡(luò)化運輸組織協(xié)調(diào)理論及方法研究[D]. 房霄虹.北京交通大學(xué) 2011

碩士論文
[1]基于集成學(xué)習(xí)的語音活動檢測研究[D]. 廖鵬程.南京郵電大學(xué) 2018
[2]基于樸素貝葉斯分類器的軌道交通客流分布模型研究[D]. 汪周盼.華南理工大學(xué) 2018
[3]實時AFC數(shù)據(jù)接入下城軌路網(wǎng)客流動態(tài)分布建模與仿真[D]. 馮佳平.北京交通大學(xué) 2018
[4]城市軌道交通擁堵傳播機制研究[D]. 朱萬倉.長安大學(xué) 2018
[5]BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在城市軌道交通客流短時預(yù)測中的應(yīng)用研究[D]. 王立政.蘇州科技大學(xué) 2017
[6]城市軌道交通突發(fā)事件下乘客路徑選擇行為建模與仿真[D]. 李春曉.北京交通大學(xué) 2017
[7]城市軌道交通路網(wǎng)客流傳播建模與限流策略研究[D]. 黃文慧.北京交通大學(xué) 2017
[8]城市軌道交通路網(wǎng)客流系統(tǒng)動力學(xué)建模與擁堵傳播控制研究[D]. 鄭雪梅.北京交通大學(xué) 2017
[9]城市軌道交通突發(fā)客流傳播特性及客流控制措施研究[D]. 焦軒.北京交通大學(xué) 2016
[10]城市軌道交通網(wǎng)絡(luò)客流分配模型及方法研究[D]. 張帆.北京交通大學(xué) 2016



本文編號：3582177