【摘 要】
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针对城市轨道交通短时客流的非线性分布特征,本文提出一种基于变点模型、小波变换、自回归滑动平均模型(ARMA)的组合预测模型.首先,利用变点模型将车站进站客流数据划分为具
【机 构】
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北京建筑大学土木与交通工程学院,华杰工程咨询有限公司,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(2018YFB1201601),北京市教育委员会科技计划一般项目(SQKM201810016006),北京建筑大学市属高校基本科研业务费(X18264).
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针对城市轨道交通短时客流的非线性分布特征,本文提出一种基于变点模型、小波变换、自回归滑动平均模型(ARMA)的组合预测模型.首先,利用变点模型将车站进站客流数据划分为具有不同特征的时间段;然后,使用自相关和偏自相关分析确定时间序列的平稳性;之后,分别采用ARMA模型与小波ARMA组合模型对北京市某地铁站的进站量进行客流预测,并对预测结果的误差进行了比较分析.经过对比分析表明,小波ARMA组合模型能够较好地预测出未来的短时客流,预测效果优于单一ARMA模型,计算速度也能够满足短时预测的需求,该方法可为城市轨
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