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既有线改建市域铁路客流量低迷原因及对策
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作者 徐行方 王皓月 +1 位作者 黄洁 洪世奇 《城市轨道交通研究》 北大核心 2025年第1期228-232,共5页
[目的]针对目前由既有线改建而成的市域铁路普遍存在的客流量低迷问题,有必要系统分析其原因并提出相应对策,以提升运营效益,便利市郊旅客出行。[方法]通过对长江三角洲地区3条既有线改建的市域铁路进行调研,特别是对上海金山铁路全年... [目的]针对目前由既有线改建而成的市域铁路普遍存在的客流量低迷问题,有必要系统分析其原因并提出相应对策,以提升运营效益,便利市郊旅客出行。[方法]通过对长江三角洲地区3条既有线改建的市域铁路进行调研,特别是对上海金山铁路全年客流量进行多维度分析,从时间和空间两个维度总结客流分布特点。基于定量分析,归纳市域铁路客流构成及时空波动特征;结合线路工作人员长期观察,定性分析客流需求及市域铁路对沿线居民的影响。综合定量与定性分析结果,针对3条市域铁路的具体客流现状,重点分析影响市域铁路客流量的因素,并提出提高市域铁路客流量的措施。[结果及结论]我国市域铁路客流量低迷的主要原因包括:市域客流自身特征因素,线路条件的局限性,列车开行方案的局限性,出行便捷性不足,以及市场竞争力不强等。提高市域铁路客流量的措施包括:完善线网规划与建设,提升线路通过能力,优化列车开行方案,完善线路间的衔接换乘,坚持公益性票价政策,推进公交引导发展综合改造等。 展开更多
关键词 市域铁路 改建线路 客流量低迷
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高速铁路影响下铁路客流量预测研究 被引量:8
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作者 王炜炜 《铁道运输与经济》 北大核心 2016年第4期42-46,51,共6页
高速铁路开通后,运输能力、安全性、经济性、舒适性、方便性等方面对既有客流分布产生了一定影响。根据客流构成,将客流量分为趋势客流量、转移客流量和诱增客流量?3?部分,分析各类客流量影响因素及变化趋势的差异,分别选用?BP?人工神... 高速铁路开通后,运输能力、安全性、经济性、舒适性、方便性等方面对既有客流分布产生了一定影响。根据客流构成,将客流量分为趋势客流量、转移客流量和诱增客流量?3?部分,分析各类客流量影响因素及变化趋势的差异,分别选用?BP?人工神经网络、灰色模型、重力模型建立高速铁路影响下的铁路客流量预测模型。通过算例验证,铁路客流量预测结果可以为高速铁路运输需求分析和建设提供数据支撑。 展开更多
关键词 铁路客流量预测 趋势客流量 转移客流量 诱增客流量
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基于Stacking集成学习的轨道交通短时客流量预测研究 被引量:1
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作者 王菊娇 阙凡博 《西部交通科技》 2024年第9期157-159,166,共4页
针对轨道交通客流量预测问题,文章以南宁市轨道交通1号线为对象,提出了一种基于多模型Stacking集成学习的方法,对客流量进行预测并进行评估。通过融合XGBoost、LightGBM和LSTM模型,利用各模型优势互补,降低过拟合风险,提高预测准确性和... 针对轨道交通客流量预测问题,文章以南宁市轨道交通1号线为对象,提出了一种基于多模型Stacking集成学习的方法,对客流量进行预测并进行评估。通过融合XGBoost、LightGBM和LSTM模型,利用各模型优势互补,降低过拟合风险,提高预测准确性和泛化能力。结果显示:Stacking模型在客流量预测中表现优异,与实际值接近,评价指标表现良好,可有效提高运营效率和管理决策水平。 展开更多
关键词 轨道交通 客流量预测 Stacking集成学习
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高速铁路运营客流量及收入集成估算系统研究 被引量:1
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作者 孟阳 段鹏鑫 +1 位作者 邓康丽 段晓晨 《铁道学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第4期20-28,共9页
针对现行高速铁路决策阶段运营客流量和收入预测误差大,历史数据存在的线性、二维、来源不可靠等问题。在深入分析客流量和收入影响因素的非线性、非确定性、耦合、非平衡性等演变趋势和机理的基础上,深入挖掘历史数据,依据BPNN、改进FC... 针对现行高速铁路决策阶段运营客流量和收入预测误差大,历史数据存在的线性、二维、来源不可靠等问题。在深入分析客流量和收入影响因素的非线性、非确定性、耦合、非平衡性等演变趋势和机理的基础上,深入挖掘历史数据,依据BPNN、改进FC、FIS、粗糙集等理论方法,建立高速铁路运营客流量和收入多维时空基础历史数据库,构建基于BIM、PYTHON的客流量和收入非线性多维智能预测系统,实现对高速铁路运营客流量和收入的准确预测和多维展现。筛选出高速铁路运营客流量和收入相关复杂性影响因素;构建高速铁路运营客流量和收入历史数据多维时空数据支持系统;构建BPNN、改进FC、FIS运营客流量和收入预测模型,提高方法拟合性和预测准确性、有效性;设计并创建基于BIM、PYTHON的高速铁路运营客流量和收入多维智能展现系统,为提升高速铁路投资决策可靠性、可视化、智能化提供了技术和方法支持。 展开更多
关键词 高速铁路 预测 客流量 收入 多维 智能
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基于百度指数的天山天池景区客流量预测研究
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作者 康梓蝶 李啸虎 《职业技术》 2024年第2期99-108,共10页
对游客数量进行预测有助于景区的可持续发展,也为景区的合理安排和规划提供依据。利用2021年新疆天山天池景区日游客量的数据,通过协整检验和格兰杰因果检验,借助ARMA模型和自回归分布滞后模型对客流量进行预测,最终将预测结果与实际游... 对游客数量进行预测有助于景区的可持续发展,也为景区的合理安排和规划提供依据。利用2021年新疆天山天池景区日游客量的数据,通过协整检验和格兰杰因果检验,借助ARMA模型和自回归分布滞后模型对客流量进行预测,最终将预测结果与实际游客量进行对比。结果表明:(1)新疆天山天池实际游客量与百度指数搜索的关键词存在长期均衡关系;(2)新疆天山天池实际游客量与百度指数搜索的关键词均存在双向的格兰杰因果关系;(3)加入百度关键词后,模型的拟合优度更高,预测效果更好;(4)预测精度越高,越能够有效判断用户对景区的关注度,通过对网络数据的搜集整理,可以为有关部门提供决策依据。 展开更多
关键词 百度指数 景区客流量 格兰杰因果检验 ARMA模型 自回归分布滞后模型
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基于IMPA-RELM的旅游景点客流量预测研究
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作者 占贻畅 秦喜文 +2 位作者 陈冬雪 董小刚 徐定鑫 《工程数学学报》 CSCD 北大核心 2024年第6期1133-1143,共11页
旅游景点客流量预测是旅游管理领域的重要研究问题,关乎着旅游政策制定和旅游景区经营管理。提出了一种基于改进海洋捕食者算法优化正则化极限学习机的旅游景点客流量预测方法。首先,为自适应地平衡探索与开发状态,提出一种基于群体多... 旅游景点客流量预测是旅游管理领域的重要研究问题,关乎着旅游政策制定和旅游景区经营管理。提出了一种基于改进海洋捕食者算法优化正则化极限学习机的旅游景点客流量预测方法。首先,为自适应地平衡探索与开发状态,提出一种基于群体多样性和群体聚集度的海洋捕食者算法,充分发挥MPA算法探索与开发性能。其次,将改进的海洋捕食者算法用于优化正则化极限学习机(IMPA-RELM)的权重与偏置,以归一化均方根误差作为适应度函数,确定最佳权重和偏置参数。最后,将所构建的IMPA-RELM模型应用于九寨沟和查干湖景区单日客流量预测研究。实验结果表明,所提出的IMPA-RELM模型不仅显著提升了RELM的模型性能,相比于LS-SVM、BPNN和LSTM等基线模型,也具有更强的预测性能与泛化能力,能够为景区运营管理和旅游政策制定提供重要参考。 展开更多
关键词 景点客流量预测 海洋捕食者算法 机器学习 正则化极限学习机 参数优化
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上海轨道交通全网客流量创历史新高
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《城市轨道交通研究》 北大核心 2024年第4期60-60,共1页
2024年3月8日,适逢“三八”国际妇女节,同时又是周五,在“气候+节日+小周末”等多重因素叠加效应的带动下,当天上海轨道交通全网客流量创下新高,达到1339.7万人次(不含磁浮线),其中,进站客流量为746.6万人次,换乘客流量为593.1万人次。... 2024年3月8日,适逢“三八”国际妇女节,同时又是周五,在“气候+节日+小周末”等多重因素叠加效应的带动下,当天上海轨道交通全网客流量创下新高,达到1339.7万人次(不含磁浮线),其中,进站客流量为746.6万人次,换乘客流量为593.1万人次。较上一纪录,即2019年,同样是3月8日的1329.4万人次,增加了10.3万人次。其中,有5条线路的客流量创单线历史新高,有6条线路单日客流量突破百万人次。 展开更多
关键词 上海轨道交通 客流量 磁浮线 换乘客流 叠加效应
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基于SARIMA模型的北京地铁进站客流量预测 被引量:53
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作者 王莹 韩宝明 +1 位作者 张琦 李得伟 《交通运输系统工程与信息》 EI CSCD 北大核心 2015年第6期205-211,共7页
通过对北京地铁2013年5月-7月的进站客流量数据进行详细分析,总结北京地铁进站客流量以周为周期的波动规律,选用季节时间序列(SARIMA)模型对北京地铁进站客流量进行时间序列建模.利用符合要求的模型对北京地铁进站客流量进行预测,预... 通过对北京地铁2013年5月-7月的进站客流量数据进行详细分析,总结北京地铁进站客流量以周为周期的波动规律,选用季节时间序列(SARIMA)模型对北京地铁进站客流量进行时间序列建模.利用符合要求的模型对北京地铁进站客流量进行预测,预测结果能够较准确地描述北京地铁进站客流量的变化趋势,平均误差为0.3%.说明此模型适用于地铁进站客流量的短时预测,基于预测结果进一步分析北京地铁进站客流量的特点,为进一步优化进站设施布置、组织进站流线、高效安全的地铁运营组织提供参考建议. 展开更多
关键词 城市交通 客流量预测 SARIMA模型 进站客流量 时间序列
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城市轨道交通新站开通初期实时进出站客流量预测 被引量:16
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作者 姚恩建 周文华 张永生 《中国铁道科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第2期119-127,共9页
针对城市轨道交通新站开通初期实时客流预测缺乏历史数据、客流波动大等问题,提出基于改进K近邻非参数回归的新站开通初期实时进出站客流量预测方法。考虑城市轨道交通客流生成机理,分析新站开通初期车站客流量变化规律及其与车站周边... 针对城市轨道交通新站开通初期实时客流预测缺乏历史数据、客流波动大等问题,提出基于改进K近邻非参数回归的新站开通初期实时进出站客流量预测方法。考虑城市轨道交通客流生成机理,分析新站开通初期车站客流量变化规律及其与车站周边土地利用的相关性;基于该相关性,通过聚类分析构建新站与相似既有车站的映射关系,提出支撑新站客流预测的历史数据库构建方法;在此基础上,结合实时客流特征改进非参数回归算法,提出新站开通初期实时进出站客流量预测方法;利用广州地铁客流数据进行新线开通初期实时进站量预测的案例分析。结果表明:该方法具有良好的预测精度,新站开通初期实时进站客流量预测的平均绝对误差不大于16人次,可满足城市轨道交通精细化的运营管理需求。 展开更多
关键词 城市轨道交通 新站开通 进出站客流量 实时客流量预测 非参数回归
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基于组合模型的机场客流量预测方法研究
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作者 江建霖 《长江信息通信》 2024年第8期88-92,共5页
为了应对由于无法有效预测机场旅客流量所带来的安全风险、服务质量下降以及资源配置不当等问题,文章结合机器学习和深度学习的方法,构建了SARIMA-CNN-LSTM组合模型来预测机场客流量。模型首先利用SARIMA能够处理数据中线性和季节性成... 为了应对由于无法有效预测机场旅客流量所带来的安全风险、服务质量下降以及资源配置不当等问题,文章结合机器学习和深度学习的方法,构建了SARIMA-CNN-LSTM组合模型来预测机场客流量。模型首先利用SARIMA能够处理数据中线性和季节性成分的特点对数据进行预测,但SARIMA无法充分拟合非线性或复杂成分,从而产生拟合序列和残差序列,单独使用LSTM对残差序列进行处理时效果不太好,因此模型采用CNN-LSTM结构来处理残差序列,该结构利用CNN提取残差序列的非线性等复杂特征并降低维度,使序列适应LSTM的输入要求,利用LSTM模型捕捉CNN处理后的序列的长期依赖关系并进行非线性建模和预测,得到CNN-LSTM对残差序列的预测结果。最后,模型将SARIMA和CNN-LSTM预测的结果进行组合得到最终的预测结果。实验结果表明,文章所构建的组合模型具有良好的客流量预测效果,有助于机场工作安全高效的进行。 展开更多
关键词 机场客流量预测 SARIMA模型 CNN模型 LSTM模型
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女装店铺提升顾客流量方法研究
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作者 董世蒙 《山东纺织经济》 2024年第2期16-19,共4页
文章通过对女装店铺的市场调查,研究提升当下女装店铺顾客流量的方法。根据当下女性消费者的购物习惯和消费行为分析,通过几个维度提升消费者对店铺的关注度,从而提升顾客进店率,实现提高销售业绩的目的。
关键词 女装实体店铺 客流量 进店率
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基于数据挖掘的景区客流量预测模型研究 被引量:1
12
作者 吴学成 《现代电子技术》 2021年第15期159-162,共4页
针对当前方法无法描述景区客流量变化特点的难题,为了提高景区客流量预测精度,提出了数据挖掘的景区客流量预测模型。首先利用互联网收集景区客流量历史数据,根据嵌入维和延迟时间构建景区客流量预测训练集合;然后采用机器学习算法对景... 针对当前方法无法描述景区客流量变化特点的难题,为了提高景区客流量预测精度,提出了数据挖掘的景区客流量预测模型。首先利用互联网收集景区客流量历史数据,根据嵌入维和延迟时间构建景区客流量预测训练集合;然后采用机器学习算法对景区客流量训练集合进行学习,建立景区客流量预测模型;最后采用景区客流量预测实例分析该模型的优越性。结果表明,基于数据挖掘的景区客流量平均预测精度超过90%,能够满足景区客流量管理预测精度要求,而且预测效果要优于当前经典的景区客流量预测模型。 展开更多
关键词 预测模型 景区客流量 数据挖掘 性能对比 客流量预测 预测精度
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基于乘积ARIMA模型的城市轨道交通进出站客流量预测 被引量:54
13
作者 蔡昌俊 姚恩建 +1 位作者 王梅英 张永生 《北京交通大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2014年第2期135-140,共6页
基于城市轨道交通自动售检票(Automatic Fare Collection,AFC)系统采集的进出站客流的历史数据,构建乘积差分自回归移动平均(Auto_Regressive Integrated Moving Average,ARIMA)模型,实现对进出站客流量的精确预测.通过自相关和偏自相... 基于城市轨道交通自动售检票(Automatic Fare Collection,AFC)系统采集的进出站客流的历史数据,构建乘积差分自回归移动平均(Auto_Regressive Integrated Moving Average,ARIMA)模型,实现对进出站客流量的精确预测.通过自相关和偏自相关函数进行数据的平稳性和周期性分析,消除趋势性和周期性特征影响;考虑到处理后数据的周期性和短期相关性之间的乘积关系,构建乘积ARIMA进出站客流预测模型,并以广州地铁各车站进出站客流量数据为例进行了模型的参数标定.模型预测值与实际值的对比分析显示该模型的平均绝对百分误差保持在5%以内,表明该模型具有很高的预测精度和良好的适用性. 展开更多
关键词 交通运输规划与管理 城市轨道交通 进出站客流量 乘积ARIMA模型
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大型超市客流量的调查与分析 被引量:18
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作者 赵加宁 武丽霞 +1 位作者 王昭俊 方修睦 《暖通空调》 北大核心 2004年第6期53-56,共4页
通过调查统计哈尔滨某大型超市客流量 ,得到了人员密度曲线 ,该曲线为三峰分布。给出了大型超市人员密度的计算方法。统计结果表明 ,目前超市平均人员密度为 0 1 6~0 .2 3人 /m2 。
关键词 超市 客流量 人员密度 调查 气流组织 空气过滤
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奥运场馆水立方的客流量与网络关注度关系分析 被引量:19
15
作者 汪秋菊 贾宇 +1 位作者 刘宇 王静 《东北石油大学学报》 CAS 北大核心 2013年第5期118-124,134,共8页
根据消费者购买决策理论,分析旅游目的地客流量与网络关注度的关系,比较水立方2010年8月1日—2011年12月31日期间每日客流量与网络关注度变化曲线,采用非结构性方法建立VAR模型,判断两者之间的动态影响关系.结果表明:水立方旅游网络关... 根据消费者购买决策理论,分析旅游目的地客流量与网络关注度的关系,比较水立方2010年8月1日—2011年12月31日期间每日客流量与网络关注度变化曲线,采用非结构性方法建立VAR模型,判断两者之间的动态影响关系.结果表明:水立方旅游网络关注度与客流量之间存在双向Granger因果关系,同时两者之间的时滞效应也是存在的.旅游前1d网络关注度增加,当天客流量也会增加.客流量与7、8d后旅游网络关注度呈显著负相关.依赖网络信息源传播信息的游客在整个旅游消费群体中的比例大,是水立方客流量与网络关注度两者相互影响的重要前提. 展开更多
关键词 客流量 网络关注度 VAR模型 旅游目的地 水立方 奥运场馆
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城际轨道交通转移客流量预测方法研究 被引量:14
16
作者 姚智胜 董春娇 熊志华 《交通运输系统工程与信息》 EI CSCD 北大核心 2012年第1期119-123,共5页
科学准确地预测轨道交通客流量,超前掌握轨道交通客流量发展的趋势、特点、规律和数量,是制定轨道交通客运发展和站场配置规划的基础.现有轨道交通客流预测方法对于城际轨道交通客流预测的适应性各不相同,本文采用三次吸引法和客流转移... 科学准确地预测轨道交通客流量,超前掌握轨道交通客流量发展的趋势、特点、规律和数量,是制定轨道交通客运发展和站场配置规划的基础.现有轨道交通客流预测方法对于城际轨道交通客流预测的适应性各不相同,本文采用三次吸引法和客流转移理论相结合,并借鉴统计学中距离分析思想,确定客流转移率,从而获得转移客流量.具体做法是:在分析客流量转移的影响因素基础上,建立广义不相似距离矩阵,以此在轨道交通三次吸引范围内分别确定各种交通方式客流量转移率,从而获得规划年轨道交通客流量.通过某一城市的实际数据进行了算例分析,该方法简单、可操作性强、具有工程应用价值. 展开更多
关键词 综合交通运输 转移客流量预测 客流转移理论 轨道交通 距离不相似测度
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铁路旅客票价与客流量之间的灵敏度分析 被引量:43
17
作者 四兵锋 高自友 《铁道学报》 EI CAS CSCD 北大核心 1999年第4期13-16,共4页
灵敏度分析方法在公路交通领域,尤其在网络设计和运量预测等方面得到广泛应用,并取得显著成果。本文首先提出一个城市间的多模式(包括铁路、公路及民航)均衡配流模型。在此基础上,利用灵敏度分析方法重点分析价格因素对不同运输方... 灵敏度分析方法在公路交通领域,尤其在网络设计和运量预测等方面得到广泛应用,并取得显著成果。本文首先提出一个城市间的多模式(包括铁路、公路及民航)均衡配流模型。在此基础上,利用灵敏度分析方法重点分析价格因素对不同运输方式客流量的影响关系。最后通过一简例,说明如何得出不同运输方式条件下。 展开更多
关键词 灵敏度 旅客票价 客流量 铁路运输
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基于注意力机制的BILSTM-CNN景区客流量预测模型 被引量:5
18
作者 韩文杰 李勇 李云鹏 《现代电子技术》 2022年第19期105-110,共6页
为了实现智慧景区的目标需要对客流量进行准确的预测,针对游客数据存在的时序性和特征影响差异,导致单一模型预测精度较低的问题,提出基于注意力机制的双向长短期记忆(BILSTM)神经网络结合卷积神经网络(CNN)的预测模型。首先,将影响客... 为了实现智慧景区的目标需要对客流量进行准确的预测,针对游客数据存在的时序性和特征影响差异,导致单一模型预测精度较低的问题,提出基于注意力机制的双向长短期记忆(BILSTM)神经网络结合卷积神经网络(CNN)的预测模型。首先,将影响客流量的历史客流数据、网络搜索数据、天气数据进行预处理和特征选择后作为预测因素输入模型;然后,用注意力机制对不同时间点的显著特征加权后,利用BILSTM充分挖掘时间序列的全局特征;最后,由CNN得到细粒度的局部特征,提高模型的预测性能。以九寨沟景区的真实数据为对象进行与基准模型的对比实验和消融实验,实验结果表明:在评估指标上,该模型优于单一预测模型;消融实验的结论证明了该模型每一部分对提高预测结果的有效性。 展开更多
关键词 客流量预测 BILSTM-CNN 注意力机制 景区客流量 深度学习 组合模型 时间序列
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客流量对铁路客运站候车室新风量的影响 被引量:4
19
作者 李立清 刘小燕 +1 位作者 马卫武 孙政 《中南大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第6期2412-2418,共7页
通过对客运站候车室内客流进行仿真计算,建立CO2体积分数随客流量变化数学模型,利用数值解法对该模型进行模拟求解。采用该模型对不同换气频率时室内CO2体积分数随时间变化规律进行模拟计算。模拟结果表明:CO2体积分数随客流量同步变化... 通过对客运站候车室内客流进行仿真计算,建立CO2体积分数随客流量变化数学模型,利用数值解法对该模型进行模拟求解。采用该模型对不同换气频率时室内CO2体积分数随时间变化规律进行模拟计算。模拟结果表明:CO2体积分数随客流量同步变化,室内空气中的CO2体积分数与客流量呈正相关性;自然通风换气频率为0.4~0.8次/h不能满足旅客舒适度的要求;当机械通风换气频率为2次/h时,新风量可满足室内CO2体积分数要求,若换气频率增加,对室内空气品质的影响会越来越弱。 展开更多
关键词 客流量 新风量 换气频率 候车室 铁路客运站
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基于不同模型的机场客流量预测 被引量:6
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作者 刘夏 陈磊 +2 位作者 邱钊 陈焕东 陈明锐 《中国民航大学学报》 CAS 2018年第3期31-36,57,共7页
基于三亚机场2008—2016年的月度数据,运用ARMA模型、灰色预测GM(1,1)模型、ARMA改进回归模型对民航客流量预测并进行数据仿真。实证分析表明:3个模型的平均绝对百分误差分别为4.20%、4.19%、1.67%,预测精度较高。最后利用灰色预测GM(1... 基于三亚机场2008—2016年的月度数据,运用ARMA模型、灰色预测GM(1,1)模型、ARMA改进回归模型对民航客流量预测并进行数据仿真。实证分析表明:3个模型的平均绝对百分误差分别为4.20%、4.19%、1.67%,预测精度较高。最后利用灰色预测GM(1,1)模型进行趋势外预测,得出三亚机场客流量将在2年内达2 000万人次。 展开更多
关键词 客流量 ARMA模型 灰色预测模型 RE-ARMA模型
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