基于站点实时关联度的短时公交客流预测方法

为探究公交站点之间的关联度并对公交客流进行更精准的实时预测,本文提出基于Attention的交通预测核心算法(Traffic Forecast Model Based Attention,TFMA),结合数据预处理和站点信息编码完成基于站点实时关联度的短时公交客流预测方法。该方法首先创新性地提出了站点实时关联度,可实现对目标站点客流量更精准的预测;其次,在公交站点的编码信息中融入线路站点信息、客流变化率、天气、日期等关联因素;接着,该方法依靠Attention机制计算站点实时关联度;核心算法中使用multi-headed机制、增加通道和残差连接进一步提升预测能力;最后,以苏州市公交数据进行验证。结果显示:在准确率上,对比多元线性回归的53.8%、GRU(Gated Recurrent Unit)的66.9%和LightGBM(Light Gradient Boosting Machine)的81.2%,本文提出的基于站点实时关联度的短时公交客流预测方法的准确率在90%以上,表明该方法具备优秀的短时公交客流预测能力。

城市轨道交通站点数据链客流预测方法研究

城市轨道交通客流预测数据是城市轨道交通设计与运营的重要依据与基础,在总结分析我国城市轨道交通客流预测经验及研究成果的基础上,提出基于城市土地利用法的站点数据链客流预测方法,系统介绍该预测方法的理论体系,并以杭州地铁4号线为例,验证站点数据链客流预测方法的科学性与合理性,以期使该预测方法在客流预测与校核中具有指导意义。

大型活动期间地铁车站客流预测方法研究

以中国进出口商品交易会(广交会)为研究对象,对大型活动期间地铁车站客流组成及其分布特征进行了分析,并基于历史客流数据提出广交会期间车站客流量的提取方法。基于灰色预测理论构建了广交会期间地铁车站客流量预测模型,依托2018年秋季广交会期间地铁车站客流数据对该模型进行了验证。结果表明,所提方法可高精度预测广交会期间的地铁车站客流量。

关于城市轨道交通客流预测方法的文献综述

客流预测是城市轨道交通建设研究的关键。本文简单梳理、总结和归纳了城市轨道交通客流预测方法,概述了城市轨道交通客流预测方法的演变,探讨了城市轨道交通客流预测方法在实践中的应用,给出了城市轨道交通客流预测方法发展的现实意义。

谈地铁客流需求预测方法

地铁客流预测方法应当包括交通发生与吸引、出行分布、方式划分、交通分配四阶段。通过上述四阶段的预测,提高客流预测的准确度,为地铁的建设及运营提供科学的依据。