【摘 要】
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针对城市轨道交通短时进站客流时间序列非线性、动态性的特点,构建了非线性自回归神经网络模型(nonlinear autoregression neural network,NARNN),进行地铁进站客流短时预测.
【机 构】
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中电科大数据研究院有限公司,东南大学江苏省城市智能交通重点实验室,东南大学现代城市交通技术江苏高校协同创新中心
【出 处】
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武汉理工大学学报:交通科学与工程版
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针对城市轨道交通短时进站客流时间序列非线性、动态性的特点,构建了非线性自回归神经网络模型(nonlinear autoregression neural network,NARNN),进行地铁进站客流短时预测.采用地铁AFC刷卡系统的实际数据构造训练及测试样本,分别以5,15 min的时间测度对工作日及节假日的进站客流进行短时预测.结果显示,不同时间测度下,该模型对两组实验数据均能较好地拟合,表明其有一定的应用价值;与线性时间序列预测模型相比,该模型预测结果具有更小的平均绝对误差和均方根误差,表明其预测精
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