摘要
客流量预测是城市轨道交通规划设计和运营管理的基本依据,是城市轨道交通建设过程的重要组成部分.在对天津地铁一号线日客流量变化的规律进行分析的基础上,采用自回归滑动平均时间序列(ARMA)模型对客流量进行预测.结果表明,与实际数据相比,模型具有较小的预测相对误差,取得了较好的预测效果.
Passenger flow forecast is one of basic reference for design and operational management of urban rail transit and becomes an important procedure in the construction of urban rail transit. In this study,an ARMA model is established to predict the short-term passenger flow by analyzing the regularity of daily data of passenger flow of Tianjin subway line. Compared with the actual data,the relative error of model is small and the model has the preferable predication performance.
作者
卢志义
聂惟聪
陈丽珍
LU Zhiyi;NIE Weicong;CHEN Lizhen(School of Science,Tianjin University of Commerce,Tianjin 300134,China)
出处
《河南科学》
2018年第5期646-651,共6页
Henan Science
基金
国家自然科学基金项目(71371138)
关键词
客流量
预测模型
时间序列
相对误差
passenger flow
prediction model
time series
relative error ratio
作者简介
卢志义（1973-），男，副教授，博士，研究方向为应用统计学
