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基于仿真的城市轨道交通断面流预测系统需求生成( Demand Generation for Simulation-based Section Flow Prediction System in Urban Rail Transit )
X Yao P Zhao Q Zou T Yang
针对实时仿真预测系统中输入OD矩阵的时间范围与生成出行需求的时间间隔不一致的问题,提出了一种与车站流量预测相结合的组合策略。将OD矩阵对应的时间跨度离散成等长的子周期，利用自动售检票系统的数据进行短期车站流入预测。然后求出各子时段的流量比，使需求生成过程遵循真实的旅客到达分布。以北京地铁某车站为例进行了验证。与常规生成方法相比，该方法的相对误差可降低22。89%。通过与各种短期预测模型的比较，证明卡尔曼滤波模型能够满足在线预测的时间和精度要求。
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