【摘 要】
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城市轨道交通以其运载量大、安全、准时、环保等特点在我国迅速稳步发展,如何准确及时预测客运量成为热点问题.时间序列分析被运用在预测客流方面,外界发生重大事件,客流预测结果将会受到较大影响.为了有效弥补时间序列分析在客运量序列分析的不足,文章以成都一号线的客运量序列为例,将小波分析和时间序列模型结合,利用小波分解技术将原始时间序列进行小波分解,再对每层的相关系数进行时间序列预测,利用小波重构技术将各时间尺度的数据预报分析结果进行组合,成为地铁时间序列的最终预报,将小波分解序列的基本特性应用于时间序列分析.通过
【机 构】
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西南石油大学,四川成都610500
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城市轨道交通以其运载量大、安全、准时、环保等特点在我国迅速稳步发展,如何准确及时预测客运量成为热点问题.时间序列分析被运用在预测客流方面,外界发生重大事件,客流预测结果将会受到较大影响.为了有效弥补时间序列分析在客运量序列分析的不足,文章以成都一号线的客运量序列为例,将小波分析和时间序列模型结合,利用小波分解技术将原始时间序列进行小波分解,再对每层的相关系数进行时间序列预测,利用小波重构技术将各时间尺度的数据预报分析结果进行组合,成为地铁时间序列的最终预报,将小波分解序列的基本特性应用于时间序列分析.通过误差分析,文章提出的客流预测分析方具有一定的预测精度,且相较于其他传统分析方法预测精度更高.
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