轨道列车运行时间的线性预测模型与算法

为更加准确地预测城市轨道交通列车运行时间,建立列车运行时间改进线性预测模型。该模型基于正交函数和最小均方误差规则求解线性预测系数。采用不同长度的数据样本建立预测模型,分析数据样本长度和预测阶数对预测结果的影响,进而引入基于顺序迭代法的数据调整机制,提高模型系数计算的准确性。通过对比站间距离不等的情况下距离变换前后模型预测的准确性,分析了站间距离对预测精度的影响,进而引入站间距离的线性变换方法,提高模型的预测精度。结果表明,模型改进前后的平均预测精度分别为92.53%和95.43%,预测精度提高3.13%;提高预测阶数可小幅提高模型预测精度,模型的改进可明显提高运行时间的预测精度。将该模型应用于上海轨道交通2号线列车运行时间的预测,与列车运动模型相比,所提模型预测误差降低17.4%,验证了模型的实用性与准确性。