【摘 要】
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铁路客流量受多因素影响,其时序特征明显,因此,基于平稳时间序列构建客流数据预测模型及区间票额分配模型,有利于掌握客流动态变化,改善铁路运营压力。实现特征数据抽取系统
【机 构】
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贵州大学计算机科学与技术学院,贵州大学公共大数据国家重点实验室,石家庄铁道大学交通运输学院,河北省交通安全与控制重点实验室
【基金项目】
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贵州省科技计划(黔科合重大专项字[2018]3007,黔科合重大专项字[2018]3001,黔科合支撑[2018]2162)
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铁路客流量受多因素影响,其时序特征明显,因此,基于平稳时间序列构建客流数据预测模型及区间票额分配模型,有利于掌握客流动态变化,改善铁路运营压力。实现特征数据抽取系统开发,进行累加、循环、筛选算法等数据预处理;运用多因子方差分析评价多种因素的显著相关性影响,通过自回归移动平均模型(auto-regressive moving average model,ARMA)进行短时旅客客流量预测及其优化建模,结果表明:该模型拟合效果良好,预测精度高。此外,基于线性规划实现客座率最大化的区间票额分配优化模型,并通过真实
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