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城市轨道交通高峰时段横截面客运量组合预测模型( A Combined Forecasting Model of Urban Rail Transit Peak-Hour Cross-Section Passenger Volume )
G Zhu C Yang D Huang P Zhang
高峰小时断面客运量(PCPV)是表征城市轨道交通出行需求的关键指标。提高PCPV的预测精度在城市轨道交通客流组织中具有重要意义。由于城市轨道交通线网规模的不断扩大以及线网内的免费换乘，使得PCPV的预测变得越来越困难。为此，本文提出了一种基于相关分析的组合预测模型，以提高PCPV预测的合理性和准确性。首先，确定了影响PCPV的关键因素。其次，在相关分析的基础上，建立了PCPV与各因素之间的回归模型。利用人工神经网络对PCPV时间序列进行分析和预测，并用回归方法建立组合预测模型。并进行了实例研究，通过比较说明组合预测模型的有效性和实用性。
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