由于軌道交通具備客運量大、污染少、準點率高以及綠色低碳等特點,其已成為人們?nèi)粘３鲂蟹绞降氖走x,也是解決交通擁塞問題的主要途徑之一。軌道交通線路的不斷延伸以及線網(wǎng)的日益完善使得客流變化趨勢愈發(fā)撲朔迷離,而線路之間的交叉耦合導(dǎo)致客流的時變性、非線性以及隨機性更加明顯。軌道交通客流預(yù)測是運營部門制定列車運行時刻表以及列車開行方案的重要依據(jù),其可以為運營部門在優(yōu)化列車發(fā)車間隔、實現(xiàn)列車動態(tài)調(diào)度、改善乘客出行體驗以及提高乘客服務(wù)水平等方面帶來極大的幫助。不同于長期預(yù)測,軌道交通短時客流預(yù)測的主要目的是在指定時間粒度范圍內(nèi)對客流實現(xiàn)快速準確預(yù)測。由于一天內(nèi)不同時段的客運量差異較大,因此相對于長期客流預(yù)測而言,短時客流預(yù)測的難度更高,非線性及隨機性的影響更大�；谏鲜銮闆r,本文主要做了以下幾個工作:（1）在大數(shù)據(jù)時代背景下,為了實現(xiàn)短時客流的準確預(yù)測,本文分析對比了多種客流預(yù)測方法,最終選擇具有自學(xué)習(xí)與自適應(yīng)能力的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為客流預(yù)測主體模型,并在普通網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的基礎(chǔ)上,結(jié)合前人提出的OIF-Elman（Output Input Feedback-Elman）和OHF-Elman（Output Hid... 

【文章來源】：南京理工大學(xué)江蘇省 211工程院校

【文章頁數(shù)】：77 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

廣州城市軌道交通規(guī)劃圖


本文編號：2939030