【摘 要】
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客流预测作为城市轨道交通客流组织优化的关键技术之一,也是智能交通系统中的重要组成部分,准确的客流预测能在地铁运营部门调度、协同交通资源以及避免出现大面积的交通拥堵现象等方面发挥重要作用。论文归纳总结了国内外关于客流预测相关理论方法,通过分析K近邻算法理论基础和算法结构,发现传统K近邻算法存在一定缺陷,例如欧式距离将空间中不同属性坐标点之间的差别同等看待,不能满足实际要求而影响预测效果;预测算法方面
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客流预测作为城市轨道交通客流组织优化的关键技术之一,也是智能交通系统中的重要组成部分,准确的客流预测能在地铁运营部门调度、协同交通资源以及避免出现大面积的交通拥堵现象等方面发挥重要作用。论文归纳总结了国内外关于客流预测相关理论方法,通过分析K近邻算法理论基础和算法结构,发现传统K近邻算法存在一定缺陷,例如欧式距离将空间中不同属性坐标点之间的差别同等看待,不能满足实际要求而影响预测效果;预测算法方面,传统算法采用幂指数为1的恒定值,不能对预测算法进行调节以提高预测精度。针对传统K近邻算法存在的不足,论文从以下三个方面对模型进行改进:（1）对历史数据库进行改进。利用插补方法对异常数据进行修正,保证数据库完整性的同时提高模型的预测精度。（2）对距离度量方式进行改进。利用高斯核倒数形式对不同坐标点进行距离加权,将不同属性值间的差别区别看待。（3）对预测算法进行改进。采用动态幂指数,对不同客流数据选择不同的幂指数。采用交叉验证选取最优k值和幂指数,提高模型预测精度。论文选取了广州地铁1号线体育中心站点、体育西路站点进出站客流数据,并按照工作日与节假日两种类型进行分类,分别进行预测,根据预测结果论证改进后的K近邻算法比传统K近邻算法以及BP神经网络等相关算法预测效果更佳,在一定程度上提升了预测精度。
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