基于公交IC卡数据的公交客流量预测模型研究

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近年来,随着人们生活水平的持续提高,我国小汽车的数量逐渐呈现出过度增长的态势。交通拥堵、能耗增加、环境污染加剧、出行不便等现象愈发普遍,进而产生了诸如交通事故频发、出行成本增加等一系列社会问题。与此同时,我国大多数城市的公共交通出行比例达不到正常水平,城市公共交通的发展速度难以跟上社会前进的脚步、难以满足人们出行的需求。为了缓解上述现象、解决相关社会问题,从构建资源节约型、环境友好型社会的战略着眼,从人性化管理的角度出发,发展智能公共交通势在必行。本文依托交通运输部“新乡市城市公共交通智能化应用示范工程”项目,对该市2015年全年的公交IC卡刷卡记录进行了深入研究,其目的是建立公交客流量预测模型,从而辅助指导公交公司进行诸如制定有理论支撑的行车计划、提高智能调度应用的精准度、合理安排运力、节约化经营等一系列的管理安排,提供给市民优质的公交出行服务。本文主要研究内容如下:(1)对公交IC卡的产生背景、工作机理、未来发展等进行了研究。以河南省新乡市2015年全年的公交IC卡刷卡记录为例对公交IC卡刷卡记录进行了分析。提出了对公交客流量进行数据挖掘的四个步骤(提取、筛选、统计、整合),并整合出了两个公交客流量时间序列。(2)研究了混沌的基本理论。对整合出的两个公交客流量时间序列是否具有混沌特性分别进行了判定,经计算得知二者均为混沌时间序列。分别对这两个混沌时间序列进行了相空间重构。(3)建立了混沌-小波神经网络预测模型,实现了对河南省新乡市6路公交车公交客流量的预测。
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