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城市轨道交通短期客流OD预测模型研究与实现
被引量:
9
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作者
张宇
孙琦
高彦宇
《中国铁路》
2021年第8期133-140,共8页
轨道交通短期客流预测在保障运营安全、制定科学的客运计划和组织方案、提高效率等方面具有重要意义。目前我国对精细化短期客流预测,特别是OD级预测的研究不多,尚未见成熟的预测方法或大型信息系统报告。通过自下而上的研究方式,从路...
轨道交通短期客流预测在保障运营安全、制定科学的客运计划和组织方案、提高效率等方面具有重要意义。目前我国对精细化短期客流预测,特别是OD级预测的研究不多,尚未见成熟的预测方法或大型信息系统报告。通过自下而上的研究方式,从路网客流构成单位OD入手,根据轨道交通AFC(自动售检票系统)历史数据,分析轨道交通路网客流OD时空分布规律与动态变化特征,并应用机器学习方法,建立基于OD分布规律与特征映射的路网客流OD精细化预测模型。从近3个月(2019年10月—2020年1月)的预测结果分析显示,该模型在精细化短期客流预测方面效果显著。
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关键词
城市轨道
短期OD客流预测
AF聚类
决策树
重点去向车站
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题名
城市轨道交通短期客流OD预测模型研究与实现
被引量:
9
1
作者
张宇
孙琦
高彦宇
机构
北京
市基础设施投资
有限公司
北京轨道交通路网管理有限公司大数据中心
出处
《中国铁路》
2021年第8期133-140,共8页
文摘
轨道交通短期客流预测在保障运营安全、制定科学的客运计划和组织方案、提高效率等方面具有重要意义。目前我国对精细化短期客流预测,特别是OD级预测的研究不多,尚未见成熟的预测方法或大型信息系统报告。通过自下而上的研究方式,从路网客流构成单位OD入手,根据轨道交通AFC(自动售检票系统)历史数据,分析轨道交通路网客流OD时空分布规律与动态变化特征,并应用机器学习方法,建立基于OD分布规律与特征映射的路网客流OD精细化预测模型。从近3个月(2019年10月—2020年1月)的预测结果分析显示,该模型在精细化短期客流预测方面效果显著。
关键词
城市轨道
短期OD客流预测
AF聚类
决策树
重点去向车站
Keywords
urban rail
short-term OD passenger flow forecast
AF clustering
decision tree
key destination station
分类号
U231.92 [交通运输工程—道路与铁道工程]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
城市轨道交通短期客流OD预测模型研究与实现
张宇
孙琦
高彦宇
《中国铁路》
2021
9
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