城市轨道交通节假日客流预测研究.pdf
城市轨道交通客流预测是列车运力配置和网络化运营决策的基础,预测结果的准确性、精细度及科学合理性决定了运营过程的安全性、运营组织的高效性和资源配置的均衡性.节假日(包括节前一日)客流与平日有明显差异,不同节假日、不同车站的客流规律各异,预测过程同时面临路网结构改变、历史可用样本少等问题.因此,对节假日客流规律进行专门研究具有重要意义.综合考虑大型活动、恶劣天气、车站周边土地利用性质等影响因素,采用模糊C均值聚类法和一元线性回归模型,构建适用于路网结构发生改变的车站进、出站量预测模型,并结合北京市轨道交通历史客流数据,对2015年清明节前一日车站进、出站量进行预测.与神经网络模型、多元回归模型预测结果对比表明,本模型预测结果更好,全路网客运量误差率为0.27％,车站平均预测误差率为3.92％.
作者：光志瑞
作者单位：北京市轨道交通指挥中心
母体文献：2017中国城市交通规划年会论文集
会议名称：2017中国城市交通规划年会
会议时间：2017年6月9日
会议地点：上海
主办单位：中国城市规划学会
语种：chi
分类号：TU9TS1
关键词：城市轨道交通 客流预测 聚类分析 神经网络 线性回归
在线出版日期：2020年6月22日
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