【摘 要】
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精准的客流预测是轨道交通运输计划编制的基础和依据,为提高城市轨道交通短时客流的预测精准度,基于城市轨道交通短时客流的动态性、非线性、不确定性、周期性、非平稳性及时序性等特点,提出一种组合模型预测方法,即VMD-GRU神经网络预测模型,由变分模态分解和门控循环单元组合而成.变分模态分解的作用是分解短时客流,降低数据中的噪声,减少数据波动;门控循环单元的作用是基于分解的短时客流,进行客流预测.经南京地铁的数据验证,该模型在地铁短时客流预测方面效果良好.与GRU相比,VMD-GRU在15、30和60 min的时
【机 构】
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南京地铁建设有限责任公司,南京210017;北京城建设计发展集团股份有限公司,北京100037;东南大学ITS研究中心轨道交通研究所,南京210018;浙江浙大网新众合轨道交通工程有限公司,杭州310
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精准的客流预测是轨道交通运输计划编制的基础和依据,为提高城市轨道交通短时客流的预测精准度,基于城市轨道交通短时客流的动态性、非线性、不确定性、周期性、非平稳性及时序性等特点,提出一种组合模型预测方法,即VMD-GRU神经网络预测模型,由变分模态分解和门控循环单元组合而成.变分模态分解的作用是分解短时客流,降低数据中的噪声,减少数据波动;门控循环单元的作用是基于分解的短时客流,进行客流预测.经南京地铁的数据验证,该模型在地铁短时客流预测方面效果良好.与GRU相比,VMD-GRU在15、30和60 min的时间粒度下,预测准确度分别提升7.57％,16.93％,18.47％.该模型可为地铁运营管理部门对车站客流管理、日常行车计划制定等提供有效的数据支撑,从而提升线网总体运营效率以及轨道交通系统的服务水平.
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