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题名考虑动态波动性的轨道交通站点短时客流预测方法
被引量:7
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作者
段金肖
丁川
鹿应荣
马晓磊
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机构
北京航空航天大学交通科学与工程学院
北京航空航天大学车路协同与安全控制北京市重点实验室
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出处
《交通信息与安全》
CSCD
2017年第5期62-69,共8页
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基金
国家自然科学基金项目(71503018
U1564212)资助
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文摘
轨道交通站点客流预测研究缺乏对短时客流动态波动性的考虑,不能预测短时客流区间。以北京市典型轨道交通站点为例开展实证,构建ARIMA-GARCH模型对误差项建模分析,拟合短时客流的随机波动特征。不同于以往的ARIMA-GARCH模型,研究还通过t分布揭示了客流的"尖峰后尾"效应,通过2种非对称GARCH模型识别了短时客流的非对称波动特征。模型结果表明,相比传统ARIMA模型,ARIMA-GARCH混合模型降低了20%以上的客流平均置信区间长度(MPIL),同时提高了1%左右的置信区间覆盖率(PICP);周内客流波动性大于周末客流,而非高峰时段的客流不具有波动性。值得指出的是ARIMA-GARCH模型没有明显降低客流预测的平均绝对误差,尽管如此,混合模型可以在保证客流单点预测的前提下,准确地预测地铁客流区间。
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关键词
城市交通
动态波动性
ARIMA-GARCH模型
短时客流
对称性
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Keywords
urban traffic
dynamic volatility
ARIMA-GARCH model
short-term passenger flow
symmetry
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分类号
U293.13
[交通运输工程—交通运输规划与管理]
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