【摘要】：隨著城市軌道交通的快速發(fā)展,地鐵車站客流量的預(yù)測有利于運營部門觀測客流的實時變化趨勢,調(diào)整列車調(diào)度策略,提高服務(wù)水平。針對當(dāng)前客流監(jiān)測系統(tǒng)中,存在對短時進(jìn)出站客流及樞紐站換乘客流預(yù)測精度不高、普適性差、穩(wěn)定性低的問題,在原有客流監(jiān)測系統(tǒng)的基礎(chǔ)結(jié)構(gòu)上,設(shè)計了基于AFC數(shù)據(jù)的客流監(jiān)測系統(tǒng),提高系統(tǒng)的預(yù)測性能。本文研究的客流監(jiān)測系統(tǒng)主要由兩個模型組成:基于SVM的短時進(jìn)出站客流預(yù)測模型和基于混合方法的樞紐站換乘客流量分布預(yù)測模型。主要研究內(nèi)容如下:(1)分析了短時客流的時空特征以及客流預(yù)測的研究現(xiàn)狀,結(jié)合客流特征和客流監(jiān)測系統(tǒng)的需求,給出了客流監(jiān)測系統(tǒng)的總體框架和軟件部分的設(shè)計,介紹系統(tǒng)關(guān)鍵技術(shù)的思想和工作流程,并實現(xiàn)了客流監(jiān)測系統(tǒng)。(2)研究了短時進(jìn)出站客流預(yù)測技術(shù)。根據(jù)不同站點具有不同的客流波形特征,使用凝聚層次聚算法對站點一周客流進(jìn)行分析,并對一周客流進(jìn)行分類,對每一類客流的歷史時間序列進(jìn)行相關(guān)性分析,選擇相關(guān)項較強(qiáng)的序列進(jìn)行SVM回歸預(yù)測。并提出了雙種群自適應(yīng)混沌螢火蟲算法尋優(yōu)SVM模型參數(shù),該算法中引入雙種群機(jī)制,提高種群多樣性和隨機(jī)分布能力;引入混沌吸引度提高算法全局搜索能力,避免初始值原因陷入局部最優(yōu);加入自適應(yīng)搜索步長,提高算法收斂速度和求解精度。實驗結(jié)果表明:短時客流預(yù)測模型在不同站點都能對客流進(jìn)行有效預(yù)測,改進(jìn)算法的性能提升明顯,滿足了客流監(jiān)測系統(tǒng)對客流預(yù)測的高精度、普適性好的性能需求。(3)研究了最大熵模型在樞紐站預(yù)測換乘客流分布的技術(shù)。針對傳統(tǒng)客流監(jiān)測系統(tǒng)中存在無完整現(xiàn)狀OD矩陣時無法預(yù)測的問題,為提高系統(tǒng)的魯棒性和穩(wěn)定性,設(shè)計了基于改進(jìn)最大熵模型和重力模型的混合預(yù)測方法。改進(jìn)的最大熵模型引入換乘出行距離和換乘厭惡時長進(jìn)行約束求解,提高了無完整現(xiàn)狀OD矩陣時的求解能力;使用熵值法標(biāo)定出行阻抗,得到重力模型,以提高預(yù)測的穩(wěn)定性。最后結(jié)合兩種模型的優(yōu)勢,形成混合的預(yù)測方法,對樞紐站換乘客流分布進(jìn)行有效預(yù)測。實驗結(jié)果表明:樞紐站換乘客流的混合預(yù)測模型在有無完整現(xiàn)狀OD矩陣時,都能對換乘客流分布進(jìn)行預(yù)測,滿足了客流監(jiān)測系統(tǒng)對客流預(yù)測的高精度、穩(wěn)定性好的性能需求。
【圖文】：

圖 1.1 短時客流預(yù)測的模型究現(xiàn)狀預(yù)測是軌道交通系統(tǒng)重要組成部分，對提高交通的便利性具有積極通客流量的預(yù)測研究主要從美國上世紀(jì) 60 年代開始，，在《芝加哥四階段法對軌道交通客流進(jìn)行分析預(yù)測[6]。隨著研究的深入，在考上，對交通客流量進(jìn)行預(yù)測，這類方法屬于長期客流預(yù)測。在城市擁擠程度的不斷增加，為了提高城市交通的服務(wù)質(zhì)量，需要對短期并及時調(diào)整運營策略。Chan 等人對短時客流預(yù)測的方法和理論進(jìn)行結(jié)論：智能化交通的發(fā)展對短時客流的預(yù)測性能和理論具有較高的代建設(shè)中，隨著軌道交通的不斷發(fā)展，市民的出行方式開始多樣化中一年的智能卡數(shù)據(jù)進(jìn)行了處理，通過使用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，對出行，并實現(xiàn)了數(shù)字化管理[8]。Ahmed 等人在對客流進(jìn)行數(shù)理統(tǒng)計中引回歸的方法對客流進(jìn)行分析預(yù)測，并使用啟發(fā)方法和模式識別方法。Chen 等人在研究軌道交通的客流特征過程中，提出了希爾伯特黃

圖 1.2 常見客流預(yù)測系統(tǒng)流程基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測方法。這類模型通過選擇 5~15 分鐘時間粒度的客流算法選取最優(yōu)參數(shù)后，對歷史時間片序列進(jìn)行訓(xùn)練，歷史片序列指的是及若干歷史同時段客流時間片，訓(xùn)練完成得到預(yù)測模型。程浩等人通過上海地鐵的進(jìn)出站客流進(jìn)行了預(yù)測，取得了很好的預(yù)測效果[31]。神經(jīng)網(wǎng)容易陷入局部極小值，它需要對一個神經(jīng)元設(shè)置傳遞函數(shù)，這直接影響練速度慢的問題[32]�；� SVM 進(jìn)行回歸預(yù)測。這類方法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測建模過程類似，但要不同的訓(xùn)練效果。它是建立在統(tǒng)計學(xué)理論的 VC 維（Vapnik Chervonenki最小化原理基礎(chǔ)上的學(xué)習(xí)方法[33]。SVM 借助核函數(shù)通過非線性變換將線征空間中的線性可分情況。SVM 回歸同樣需要借助優(yōu)化算法選擇合理的得到理想的預(yù)測性能。同時，雖然它不存在維數(shù)災(zāi)難，但當(dāng)樣本數(shù)量過題。非線性預(yù)測方法中，都需要對模型參數(shù)優(yōu)化，在相關(guān)的研究中都使用了 SVM 和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)優(yōu)化方法中有實驗法、網(wǎng)格法、梯度下降法[34]等
【學(xué)位授予單位】：南京航空航天大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號】：O212.1;U293.13;TP18

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本文編號：2591742