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基于多源数据的城市轨道交通短期客流预测( Short-term passenger flow forecast for urban rail transit based on multi-source data )
W Li L Sui M Zhou H Dong
城市轨道交通短期客流预测是运营调度决策的重要组成部分。然而，客流预测受多种因素影响。采用季节自回归综合滑动平均模型(SARIMA)和支持向量机(SVM)建立交通流预测模型。该模型是利用大规模城市交通流预警系统提供的智能数据，如利用物联网和传感器网络采集的精确客流数据建立的。本文提出的模型能够适应城市轨道交通客流的复杂性、非线性、周期性等特点。在北京交通数据集上的测试结果表明，SARI-MA-SVM模型能够提高交通预测的准确性，减少误差。所得预测值与实测值吻合较好。因此，SARIMA-SVM模型能够充分反映交通变化，适用于客流预测。
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