收藏本站
收藏 | 投稿 | 手机打开
二维码
手机客户端打开本文

基于ARIMA和LSTM的城市轨道交通延时客流预测方法比较

李德奎  a  杜书波  b  张鹏  
【摘要】:随着我国诸多城市的轨道交通发展从大扩张期过渡到运营期,提升运营效率成为下一阶段的发展主题。北上广深等国内一线城市日益增长的延时运营需求,使平衡城市轨道交通延时运营的时长、成本和运营效率成为精细化运营的巨大挑战。以上海地铁数日数据为例,对刷卡数据进行预处理后,建立基于ARIMA和LSTM的轨道交通延时运营的客流预测模型。然后分别利用全天数据和半天数据,对5和15min不同时间粒度进行了预测分析。研究结果表明,从整体上看,半天数据相对全天数据普遍均方根误差较小,显示出模型的拟合度较高;从方法上看,LSTM方法比ARIMA方法的均方根误差较小,具有较好的预测效果。研究结果可为轨道交通延时运营中客流预测提供技术支持。

知网文化
 快捷付款方式  订购知网充值卡  订购热线  帮助中心
  • 400-819-9993
  • 010-62982499
  • 010-62783978