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基于可解释机器学习框架的列车乘车区段客流分布预测方法被引量：2: 1; 作者孙国锋景云 +2 位作者李和壁田志强田小鹏《交通运输系统工程与信息》 EI CSCD 北大核心 2024年第2期249-262,共14页; 为解释客运产品特征对列车乘车区段客流分布预测的影响,本文提出一种基于可解释机器学习框架的高速铁路列车乘车区段客流分布预测方法。首先,提出基于梯度提升树模型的高速铁路列车乘车区段客流分布预测框架,构建不同梯度提升树模型(GBD... 展开更多; 关键词铁路运输客流分布预测可解释机器学习列车乘车区段非线性关系; 在线阅读下载PDF 职称材料

Logit模型在广深铁路客流分担率估算中的应用被引量：35: 2; 作者谢如鹤邱祝强 +1 位作者李庆云王荣华《中国铁道科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第3期111-115,共5页; 客流分担率估算的常用方法有分担率曲线法和函数模型法,通过比选决定采用函数模型法中的Logit模型。从旅客和社会需求的角度,对传统的Logit模型特征函数求解进行改进;以安全性、快捷性、票价水平、舒适度、开行间隔、方便性、服务水平... 展开更多; 关键词客流分担率 LOGIT模型运输效用值客运需求满足率广深铁路; 在线阅读下载PDF 职称材料

2008年北京奥运会交通需求预测被引量：15: 3; 作者许焱荣建 +1 位作者刘小明陈艳艳《北京工业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2003年第3期315-319,共5页; 研究了2008年北京奥运会交通需求预测的方法。将奥运交通需求分为社会背景交通需求和奥运会比赛、活动带来的交通需求两部分,对后者分别从客运和货运两方面进行了研究。从奥运会客流流量、出行方式、车辆需求量、客流分布特性等角度对... 展开更多; 关键词奥运会交通需求出行方式客流分布; 在线阅读下载PDF 职称材料

城市间旅客运输需求的研究被引量：24: 4; 作者黄海波何琳《铁道学报》 EI CAS CSCD 北大核心 1999年第5期5-9,共5页; 利用重力模型和分对数模型，分别对沪宁杭城市群旅客运输需求总量以及各种运输方式的市场份额进行预测和分析，阐述了铁路不仅适合中长途旅客运输，而且也适合大容量。; 关键词运输需求城市群铁路运输旅客运输; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于VBA的福建省道路客运需求分布预测被引量：3: 5; 作者林玉英陈诚 +1 位作者刘娜翠邱荣祖《重庆交通大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2013年第5期991-994,1021,共5页; 在分析道路客运需求预测方法的基础上,结合增长系数法中的底特律方法,设计开发基于Excel VBA的客运需求分布预测系统。以福建省道路客运需求分布预测为例,将区域划分为9个交通小区,根据各交通小区近5年客运统计数据,综合考虑人口分布与... 展开更多; 关键词客运需求分布预测底特律法四阶段法 EXCEL VBA; 在线阅读下载PDF 职称材料

多集结点的应急交通时变疏散需求预测模型被引量：5: 6; 作者耿彦斌韦献兰《交通运输系统工程与信息》 EI CSCD 2010年第4期131-136,共6页; 本文着重研究应急交通需求时空分布预测方法.从分析应急交通需求特点入手,在总结现有研究的基础上,提出广义S型行为反应曲线的概念,并紧扣不同集结点的疏散时间要求和反应参数各异的特点,建立了广义S型需求加载曲线模型,同时给出了单位... 展开更多; 关键词综合交通运输交通应急时变需求分布预测疏散 S反应曲线; 在线阅读下载PDF 职称材料

社交网络数据驱动下旅游客运需求预测模型被引量：3: 7; 作者陈坚彭涛 +1 位作者曹晏诗刘柯良《重庆交通大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2022年第10期41-47,76,共8页; 为解决移动互联网络信息新环境下旅游客运需求预测模型数据来源有限所导致精度不足的问题,以社交网络数据为切入点,通过网络爬虫技术对社交网络中旅游出行相关文本数据进行采集,运用BERT模型的情感分析对社交网络文本型数据进行定量化... 展开更多; 关键词交通运输工程旅游客运自然语言处理 GBRT模型 BERT模型需求预测; 在线阅读下载PDF 职称材料

城市公共交通客流量预测序列模型: 8; 作者胡华颖李观华《中山大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 1989年第3期19-24,共6页; 本文通过广州市公交线路调整研究的实践,设计了一套在计算机上实现的简便实用的城市公交客流量预测序列模型。它包括公交出行产生与吸引、公交山行分布和公交线路分配等3个子模型。输入客流调查和线网的有关数据,便得到一系列评价和比... 展开更多; 关键词公交客流量预测序列模型; 在线阅读下载PDF 职称材料

海南自贸港背景下海口市对外客运量预测研究被引量：3: 9; 作者张亚男席洋 +1 位作者杨嘉钰刘剑锋《交通运输系统工程与信息》 EI CSCD 北大核心 2021年第3期260-267,281,共9页; 针对典型的海岛型城市海口市,综合考虑经济、政策、基础设施等多维度定性、定量影响因素,构建系统动力学模型,预测2020—2035年海口市对外客运需求量。预测结果显示,未来15年海口市对外客运需求呈稳步上升趋势,预计在2035年对外客运总... 展开更多; 关键词综合运输需求预测系统动力学对外客运; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于可解释机器学习框架的列车乘车区段客流分布预测方法被引量：2: 1; 作者孙国锋景云李和壁田志强田小鹏; 机构北京交通大学交通运输学院北京交通大学智慧高速铁路系统前沿科学中心中国铁道科学研究院集团有限公司兰州交通大学交通运输学院兰州交通大学高原铁路运输智慧管控铁路行业重点实验室; 出处《交通运输系统工程与信息》 EI CSCD 北大核心 2024年第2期249-262,共14页; 基金国家自然科学基金(52372300,72161023) 中央高校基本科研业务费专项资金(2023YJS146)。; 文摘为解释客运产品特征对列车乘车区段客流分布预测的影响,本文提出一种基于可解释机器学习框架的高速铁路列车乘车区段客流分布预测方法。首先,提出基于梯度提升树模型的高速铁路列车乘车区段客流分布预测框架,构建不同梯度提升树模型(GBDT、XGBoost、LightGBM及CatBoost)的高速铁路列车乘车区段客流分布预测模型;其次,计算特征贡献重要度,基于SHAP(SHapley Additive exPlanations)方法实现特征变量优化,揭示单一特征和交互特征与列车乘车区段客流分布预测的非线性关系。北京南—上海虹桥间列车客流分布预测结果表明:4种模型可精准预测客流分布结果,GBDT,XGBoost,LightGBM及CatBoost在测试集的决定系数分别为0.9664,0.9601,0.9680及0.9715;特征优化后,按贡献重要度排序依次为标杆车,票价,旅行时间,日期,星期,车次及出发时间;特征优化后,CatBoost-7模型在验证集中的决定系数为0.9458;日期和标杆车对客流分布预测呈现非线性正相关,旅行时间对客流分布预测呈现非线性负相关,低旅行时间、高票价及出发时间整点的标杆车对客流分布预测产生正向影响。本文研究结果能够为高速铁路客运产品设计提供一定参考价值。; 关键词铁路运输客流分布预测可解释机器学习列车乘车区段非线性关系; Keywords railway transportation passenger flow distribution forecast interpretable machine learning train-riding segments non-linear relationship; 分类号 U293.1 [交通运输工程—交通运输规划与管理]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名Logit模型在广深铁路客流分担率估算中的应用被引量：35: 2; 作者谢如鹤邱祝强李庆云王荣华; 机构中南大学交通运输工程学院广深铁路股份有限公司石长铁路股份有限公司; 出处《中国铁道科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第3期111-115,共5页; 基金广州铁路集团公司科技项目(2003K2007); 文摘客流分担率估算的常用方法有分担率曲线法和函数模型法,通过比选决定采用函数模型法中的Logit模型。从旅客和社会需求的角度,对传统的Logit模型特征函数求解进行改进;以安全性、快捷性、票价水平、舒适度、开行间隔、方便性、服务水平和环境友好性等8个参数确定运输产品的效用值,代替传统的Logit模型求解特征函数值。在市场调查和参考专家建议的基础上,确定8个参数的效用值,利用改进的Logit模型,计算出在广深间旅客运输市场中铁路的需求分担率为46.7%,公路为53.3%。依据1999—2003年广深间实际客流量的变化情况,计算出铁路对总客运需求的满足率为18.8%,城际铁路对城际旅客运输需求的满足率为72.7%。可见,广深铁路还远远不能满足社会的客运需求。因此,铁路四线建设应该加速,运营组织模式应该改进。; 关键词客流分担率 LOGIT模型运输效用值客运需求满足率广深铁路; Keywords distribution rate of passenger flow Logit model Utility value of transportation Satisfactionrate of passenger transport demand Guangzhou-Shenzhen railway; 分类号 U293.13 [交通运输工程—交通运输规划与管理]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名2008年北京奥运会交通需求预测被引量：15: 3; 作者许焱荣建刘小明陈艳艳; 机构北京工业大学交通研究中心; 出处《北京工业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2003年第3期315-319,共5页; 基金国家自然科学基金(50208003) 国家科技部"十五"科技攻关基金(2002A404A); 文摘研究了2008年北京奥运会交通需求预测的方法。将奥运交通需求分为社会背景交通需求和奥运会比赛、活动带来的交通需求两部分,对后者分别从客运和货运两方面进行了研究。从奥运会客流流量、出行方式、车辆需求量、客流分布特性等角度对奥运会客运交通需求进行了预测,从货物种类、运输方式等角度研究了奥运会货运交通需求。分析了奥运会交通需求的特点,提出了应对措施。; 关键词奥运会交通需求出行方式客流分布; Keywords Olympic Games transportation demand travel mode passenger distribution; 分类号 U121 [交通运输工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名城市间旅客运输需求的研究被引量：24: 4; 作者黄海波何琳; 机构北方交通大学经济管理学院; 出处《铁道学报》 EI CAS CSCD 北大核心 1999年第5期5-9,共5页; 基金铁道部软科学研究计划; 文摘利用重力模型和分对数模型，分别对沪宁杭城市群旅客运输需求总量以及各种运输方式的市场份额进行预测和分析，阐述了铁路不仅适合中长途旅客运输，而且也适合大容量。; 关键词运输需求城市群铁路运输旅客运输; Keywords transport demand passenger cities group forecast; 分类号 U293.13 [交通运输工程—交通运输规划与管理]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于VBA的福建省道路客运需求分布预测被引量：3: 5; 作者林玉英陈诚刘娜翠邱荣祖; 机构福建农林大学交通与土木工程学院; 出处《重庆交通大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2013年第5期991-994,1021,共5页; 基金福建省教育厅高校专项基金项目(JK2010017); 文摘在分析道路客运需求预测方法的基础上,结合增长系数法中的底特律方法,设计开发基于Excel VBA的客运需求分布预测系统。以福建省道路客运需求分布预测为例,将区域划分为9个交通小区,根据各交通小区近5年客运统计数据,综合考虑人口分布与经济发展趋势,通过系统实现了2015年的道路客运需求分布量的预测。经计算,预测表与实际调查表平均相对误差率为13.1%。应用结果表明:采用该系统预测目标年的客运分布,操作简便,精度较高,运行速度快,可提高客运规划的工作效率。; 关键词客运需求分布预测底特律法四阶段法 EXCEL VBA; Keywords distribution forecasting of passenger transportation demand Detroit method four-stage method Excel VBA; 分类号 U492.41 [交通运输工程—交通运输规划与管理]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名多集结点的应急交通时变疏散需求预测模型被引量：5: 6; 作者耿彦斌韦献兰; 机构交通运输部规划研究院深圳市机场(集团)有限公司; 出处《交通运输系统工程与信息》 EI CSCD 2010年第4期131-136,共6页; 基金国家高技术研究发展计划(863计划)课题(2007AA11Z237); 文摘本文着重研究应急交通需求时空分布预测方法.从分析应急交通需求特点入手,在总结现有研究的基础上,提出广义S型行为反应曲线的概念,并紧扣不同集结点的疏散时间要求和反应参数各异的特点,建立了广义S型需求加载曲线模型,同时给出了单位时段疏散百分比的分析方法.应用上述方法,设计了分时段应急交通OD需求矩阵的求解算法,从而建立应急交通需求时空分布模型.基于MATLAB软件对模型编程实现,在对给定算例进行应用后,证明模型能够准确刻画不同时刻的各集结点和整个系统的应急需求疏散比例的动态变化,并有效应用于应急交通时变需求分布的预测.; 关键词综合交通运输交通应急时变需求分布预测疏散 S反应曲线; Keywords integrated transportation traffic emergency time-varying demand distribution forecasting evacu- ation S-curve; 分类号 U491 [交通运输工程—交通运输规划与管理]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名社交网络数据驱动下旅游客运需求预测模型被引量：3: 7; 作者陈坚彭涛曹晏诗刘柯良; 机构重庆交通大学交通运输学院; 出处《重庆交通大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2022年第10期41-47,76,共8页; 基金国家社会科学基金西部项目/National Social Science Foundation of China(17XGL009) 重庆市教育委员会科学技术研究计划项目(KJQN202001611) 重庆市教委“成渝地区双城经济圈建设”科技创新项目(KJCXZD2020029)。; 文摘为解决移动互联网络信息新环境下旅游客运需求预测模型数据来源有限所导致精度不足的问题,以社交网络数据为切入点,通过网络爬虫技术对社交网络中旅游出行相关文本数据进行采集,运用BERT模型的情感分析对社交网络文本型数据进行定量化处理。在传统旅游客运需求预测模型中融入结构化后的社交网络数据,结合天气、节假日状态等变量构建基于梯度提升回归树(GBRT)的旅游客运需求预测模型。最后,以黄山旅游风景区为实例对象,基于景区客运站实际统计数据和社交网络数据,运用上述方法,进行黄山旅游客运需求预测实证分析。结果表明,社交网络数据有助于提升旅游客运需求预测精度,基于社交网络数据的旅游需求预测模型平均预测精度相较于传统模型提升了10.81%。; 关键词交通运输工程旅游客运自然语言处理 GBRT模型 BERT模型需求预测; Keywords traffic and transportation engineering tourist passenger transport natural language processing GBRT model BERT model demand forecasting; 分类号 U491 [交通运输工程—交通运输规划与管理]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名城市公共交通客流量预测序列模型: 8; 作者胡华颖李观华; 机构中山大学地理学系中山大学计算中心; 出处《中山大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 1989年第3期19-24,共6页; 基金广州市交通研究所资助项目; 文摘本文通过广州市公交线路调整研究的实践,设计了一套在计算机上实现的简便实用的城市公交客流量预测序列模型。它包括公交出行产生与吸引、公交山行分布和公交线路分配等3个子模型。输入客流调查和线网的有关数据,便得到一系列评价和比较公交线网布局合理与否的统计指标。; 关键词公交客流量预测序列模型; Keywords public transport passengers forecasting sequential model trip generation/attraction trip distribution traffic assignment; 分类号 U121 [交通运输工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名海南自贸港背景下海口市对外客运量预测研究被引量：3: 9; 作者张亚男席洋杨嘉钰刘剑锋; 机构北京城建设计发展集团股份有限公司; 出处《交通运输系统工程与信息》 EI CSCD 北大核心 2021年第3期260-267,281,共9页; 基金国家重点研发计划(2019YFB1600200)。; 文摘针对典型的海岛型城市海口市,综合考虑经济、政策、基础设施等多维度定性、定量影响因素,构建系统动力学模型,预测2020—2035年海口市对外客运需求量。预测结果显示,未来15年海口市对外客运需求呈稳步上升趋势,预计在2035年对外客运总量将突破8000万人次。GDP敏感性分析结果表明,当增速大于9%时,当前设施建设计划需要进一步加强,提前提高交通设施的供给能力;就业引进人口敏感性分析得出,人才引进规模控制在100万人左右可实现最大的经济效益,比60万人、140万人分别高出6.9%、5.1%;两种主要对外交通方式(机场和高铁)建设时序敏感性分析结果表明,机场开通相比高铁可拉动需求增长提高6.3%,这充分说明航空是海岛型城市对外出行的主要方式。; 关键词综合运输需求预测系统动力学对外客运; Keywords integrated transportation demand forecast system dynamics external passenger transport; 分类号 U142 [交通运输工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	基于可解释机器学习框架的列车乘车区段客流分布预测方法	孙国锋景云李和壁田志强田小鹏	《交通运输系统工程与信息》 EI CSCD 北大核心	2024	2	在线阅读下载PDF 职称材料
2	Logit模型在广深铁路客流分担率估算中的应用	谢如鹤邱祝强李庆云王荣华	《中国铁道科学》 EI CAS CSCD 北大核心	2006	35	在线阅读下载PDF 职称材料
3	2008年北京奥运会交通需求预测	许焱荣建刘小明陈艳艳	《北京工业大学学报》 CAS CSCD 北大核心	2003	15	在线阅读下载PDF 职称材料
4	城市间旅客运输需求的研究	黄海波何琳	《铁道学报》 EI CAS CSCD 北大核心	1999	24	在线阅读下载PDF 职称材料
5	基于VBA的福建省道路客运需求分布预测	林玉英陈诚刘娜翠邱荣祖	《重庆交通大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心	2013	3	在线阅读下载PDF 职称材料
6	多集结点的应急交通时变疏散需求预测模型	耿彦斌韦献兰	《交通运输系统工程与信息》 EI CSCD	2010	5	在线阅读下载PDF 职称材料
7	社交网络数据驱动下旅游客运需求预测模型	陈坚彭涛曹晏诗刘柯良	《重庆交通大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心	2022	3	在线阅读下载PDF 职称材料
8	城市公共交通客流量预测序列模型	胡华颖李观华	《中山大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD	1989	0	在线阅读下载PDF 职称材料
9	海南自贸港背景下海口市对外客运量预测研究	张亚男席洋杨嘉钰刘剑锋	《交通运输系统工程与信息》 EI CSCD 北大核心	2021	3	在线阅读下载PDF 职称材料