基于K近邻模式匹配的地铁客流量短时预测

摘要：

为准确预测地铁客流量,以便更好地进行车辆调度和站点管理,提出一种基于K近邻模式匹配的地铁客流量短时预测方法.通过分析地铁客流数据,发现地铁的日客流发展模式具有一定规律;针对该发现,提出一种基于误差变化率计算的自适应K值获取算法,自动获取合适的K值以提高预测算法的普适性.最后以广州火车南站地铁站为例进行实例分析,结果表明:所提出的方法同时适用于节假日与非节假日两种不同交通模式的地铁客流预测,平均预测精度在90％左右,具有较好的应用推广价值.

关键词：地铁客流量、短时预测、K近邻算法、日客流发展模式、模式匹配

所属期刊栏目：46

分类号：U491(交通工程与公路运输技术管理)

资助基金：国家自然科学基金资助项目61572233;广东省科技计划项目2016A050502006,2016A030313786;广东省交通运输厅科技项目201502062

在线出版日期：2018-11-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：50-57