【摘 要】
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城市轨道交通短时进站客流具有较强的非线性与随机性。针对该问题,提出一种基于灰狼优化算法(Grey Wolf Optimizer, GWO)与小波神经网络(Wavelet NeuralNetwork,WNN)的城市轨
【机 构】
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北京建筑大学土木与交通工程学院,中国铁道科学研究院集团有限公司运输及经济研究所,北京交通大学交通运输学院
【基金项目】
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国家重点研发计划项目(2018YFB1201601);北京市高校基本科研业务费(K22016115);中央高校基本科研业务费(2018JBM021)
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城市轨道交通短时进站客流具有较强的非线性与随机性。针对该问题,提出一种基于灰狼优化算法(Grey Wolf Optimizer, GWO)与小波神经网络(Wavelet NeuralNetwork,WNN)的城市轨道交通短时进站客流预测模型(GWO-WNN模型)。在构建小波神经网络的基础上,利用灰狼优化算法对初始权值和小波因子进行全局搜索寻优,有效避免了小波神经网络预测结果不稳定及极易陷入局部最小值的缺点。结合案例分析,将单纯WNN模型预测结果与GWO-WNN模型的预测结果比较分析,结果表明GWO-WNN
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