城市轨道交通短期客流预测方法及应用研究

发布时间：2017-12-04 08:19

  本文关键词：城市轨道交通短期客流预测方法及应用研究

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【摘要】：改革开放30多年以来,国内经济以飞快的速度增长,城市建设速度显著加速,城市的规模不断的扩大,城市的人口飞速的增加,机动车辆的数量成倍的增长,交通拥堵问题、环境污染问题和能耗高企问题等城市病症变得异常严峻。城市轨道交通因为运载量大、能耗较低、运输效率高、环境友好等特有优势,已经成为解决国内城市交通出行问题的重要手段和今后城市的公共交通问题的主要发展方向。客流量的预测工作是城市的轨道交通路网规划、设计、投资、建设及营运管理的基础性工作,对上述工作的成效都具有十分重大而深远的影响。短期客流预测是城市的轨道交通营运和管理工作的重要环节,也是城市的轨道交通运输计划编制以及行车组织工作的重要基础。有鉴于此,本文重点围绕城市的轨道交通尤其是轻轨交通的短期客流的分析预测方法做了初步的探讨。为方便开展轨道交通的短期客流预测工作,本文首先进行了影响因素分析。在城市的轨道交通里,影响客流量的因素,包括城市的轨道交通短期客流的空间分布特点,城市的轨道交通短期客流的时间分布特点,城市轨道交通客流的出行需求,以及城市的轨道交通的供给能力等,为探索适合轨道交通的短期客流的预测方法提供依据。随后,本文以重庆轻轨客流为研究对象,分析了重庆轻轨客流的趋势性、周期性和突变性等特点。接着以重庆轻轨的历史数据为基础,分别采用回归、时间序列、支持向量机和神经网络分析方法对上述数据逐一进行拟合并比较了这些单一方法的拟合效果。紧接着以上述分析结果为基础,分别采用加权法、BP神经网络法和随机森林方法对上述分析结果分别进行组合预测,进一步改进预测结果,并比较这些经过改进的预测方法的拟合效果。研究发现,经过组合的预测方法比单一预测方法要好,用普通加权方法进行组合预测,比其他预测方法进行组合的预测效果要好。
【学位授予单位】：重庆交通大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：U293.13

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本文编号：1250356