针对城市轨道交通OD客流量短时预测问题,提出基于向量自回归(Vector Auto Regression,VAR)和动态模式分解(Dynamic Mode Decomposition,DMD)的VAR-DMD组合预测模型.首先,以北京市范围内的地铁站点为例,基于自动售检票系统数据(Auto Fare...针对城市轨道交通OD客流量短时预测问题,提出基于向量自回归(Vector Auto Regression,VAR)和动态模式分解(Dynamic Mode Decomposition,DMD)的VAR-DMD组合预测模型.首先,以北京市范围内的地铁站点为例,基于自动售检票系统数据(Auto Fare Collection,AFC),对地铁OD客流进行时空特征分析;其次,构建高阶加权向量自回归模型捕获OD客流数据的时空关联性,利用动态模式分解算法估算模型的参数,提取OD客流数据动态特征,实现数据的降维和降噪,利用实时更新算法更新模型的参数,实现长期连续预测;最后,以北京地铁AFC数据为算例,对模型进行验证.研究结果表明:相较于基准模型,VAR-DMD模型的运行时间减少96.67%,预测误差减少2.6%,具有较高的预测速度和预测精度,为城市轨道交通运营管理部门提供了可靠又及时的决策依据.展开更多
文摘针对城市轨道交通OD客流量短时预测问题,提出基于向量自回归(Vector Auto Regression,VAR)和动态模式分解(Dynamic Mode Decomposition,DMD)的VAR-DMD组合预测模型.首先,以北京市范围内的地铁站点为例,基于自动售检票系统数据(Auto Fare Collection,AFC),对地铁OD客流进行时空特征分析;其次,构建高阶加权向量自回归模型捕获OD客流数据的时空关联性,利用动态模式分解算法估算模型的参数,提取OD客流数据动态特征,实现数据的降维和降噪,利用实时更新算法更新模型的参数,实现长期连续预测;最后,以北京地铁AFC数据为算例,对模型进行验证.研究结果表明:相较于基准模型,VAR-DMD模型的运行时间减少96.67%,预测误差减少2.6%,具有较高的预测速度和预测精度,为城市轨道交通运营管理部门提供了可靠又及时的决策依据.
