【摘 要】
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路网客流实时状态是城市轨道交通系统进行日常运营及关键决策的重要基础，针对目前城市轨道交通客流预测中站点层次预测方法较成熟，而客流分布预测较少的情况，提出基于时序神经网络的量测方程OD客流动态预测方法。利用地铁AFC数据，确定时序神经网络预测的最优数据粒度为15mins和最优时间序列阶数为4，以此构建时序神经网络框架，对站点进站量进行预测；对于站点进站客流与OD客流间的时空关联性，主要体现在进站客流
【基金项目】
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省科技厅科技计划项目（2020YJ0255）；
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路网客流实时状态是城市轨道交通系统进行日常运营及关键决策的重要基础，针对目前城市轨道交通客流预测中站点层次预测方法较成熟，而客流分布预测较少的情况，提出基于时序神经网络的量测方程OD客流动态预测方法。利用地铁AFC数据，确定时序神经网络预测的最优数据粒度为15mins和最优时间序列阶数为4，以此构建时序神经网络框架，对站点进站量进行预测；对于站点进站客流与OD客流间的时空关联性，主要体现在进站客流的不同去向以及相同去向下不同的到达时间，建立量测方程反应这一联系，将进站客流转化为OD客流，并以成都地铁为例，对路网条件下不同分布特征OD客流进行预测验证，加权相对误差为14.08%，验证了模型的有效性。
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