基于支持向量机的轨道车站客流高峰期持续时间预测

为了准确地对轨道车站客流高峰期持续时间进行预测,提高轨道车站高峰时期的管理和运营能力,文章采用支持向量机对轨道车站客流高峰期的持续时间进行分类预测和回归预测。研究结果显示:回归预测整体预测结果的RMSE=13、MAE=7,整体拟合度较高,对于极端情况的拟合效果极优;分类预测结果的整体精度达到90.59%,对于极端时段的预测精度达到100%,其他时段预测精度高于85%。该结果表明此方法可以用于轨道车站前期管理时间表的制定和后期具体实施的时间参考,适用于轨道车站客流高峰期持续时间预测,能够提高轨道车站的管理和运营水平。

基于改进小波神经网络的高速公路季节性车流量预测模型

高速公路月车流量具有非线性上升趋势性和季节变化性,针对这个问题,研究提高高速公路的月度车流量预测的方法。综合分析季节指数能够消除原始数据中的季节变化性的前提下,结合小波神经网络具有良好的非线性预测性等特性,引入有季节指数的小波神经网络(SWNN)预测模型。选取贵州某高速5年的车流量,采用平均相对误差、平均绝对误差、均方差3个评价指标,对改进前后的WNN预测结果进行评价。结果表明,总体上看,有季节指数的小波神经网络模型精度比单纯的小波神经网络高,有些月份的预测精度达到1%,可移植性较好。该方法适用于高速公路月车流量的预测,为高速公路运营管理提供依据。

基于AFC数据的轨道站点分类研究

为探究城市轨道交通各站点乘客出行特征,提出一种基于数据挖掘的站点分类研究方法.使用城市轨道进出站刷卡数据,讨论不同输入变量下的聚类结果,建立一种基于K-means聚类算法的不同类型站点识别方法,并运用于重庆市主城区轨道站点分类研究.结果表明,进出站客流数据能较好反映不同类型轨道站点的时空特性.最后分析了不同类型站点乘客出行特征,针对不同类型站点的识别研究为今后精细化研究轨道站点客流奠定基础,为轨道站点的规划设计提供参考.

城乡一体化目标下国省干线公交候车亭服务功能设计

通过分析城乡一体化发展目标下国省干线公路客运的特征,探讨了以候车亭为基础,融合交通、旅游、扶贫等多种功能的候车亭规划与设计方法。研究了车辆到达与离开、乘客乘降、候车等交通基础服务功能,以及农产品售卖、公益文化、旅游宣传等拓展服务功能。研究了拓展服务功能的定位与目标、服务内容、运作模式。最后以贵州省G354改扩建工程为例,介绍了对多功能候车亭的应用。