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城市轨道交通新线成长期出入口客流短期预测( Short-time Forecast of Entrance and Exit Passenger Flow for New Line of Urban Rail Transit During Growth Period )
LU Tianwei E Yao S Liu W Zhou
为了准确掌握城市轨道新车站初期客流的演变情况,提高运输组织的合理性,针对客流变化不稳定和历史客流数据缺乏的情况,本文提出了城市轨道新车站增长期出入口客流短时预测方法。首先，通过对新车站客流变化的分析，探讨了新车站客流趋势的相似性。在改进的模糊C均值算法的基础上，提出了一种车站类型划分方法，用于开发建库方法，并用于新建车站历史客流数据库的建立。为了预测新车站增长期的短期客流，通过优化近邻匹配机制，利用多元统计回归，提出了一种改进的K近邻算法。利用广州地铁的历史客流数据对所提方法的预测精度和计算效率进行了验证。结果表明,与现有方法相比,进出站客流预测效率分别提高了35.68%和32.23%,预测精度分别提高了38.32%和25.80%。
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