文献类型：期刊文章

作　　者：孟品超[1] 李学源[1] 贾洪飞[2] 李延忠[3]

机构地区：[1]长春理工大学理学院,长春130022 [2]吉林大学交通学院,长春130022 [3]北华大学数学与统计学院,吉林省吉林市132013

出　　处：《吉林大学学报（工学版）》

基　　金：国家自然科学基金项目(51378076)

年　　份：2018

卷　　号：48

期　　号：2

起止页码：448-453

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2017、CAS、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2017_2018、EI、IC、INSPEC、JST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：提出了一种基于滑动平均方法(MA)的城市轨道交通客流预测算法,首先确定用于滑动平均的滑动参数,然后对历史数据求滑动平均值得到各个时间段的预测客流数据,并采用实时客流数据对预测结果进行修正,得到预测客流时间序列。试验结果表明,采用滑动平均方法不仅预测精度要高于支持向量机(SVM)、反向传播神经网络(BPNN)、小波神经网络(WNN)和小波组合支持向量机(WS)这4种预测方法,而且滑动平均方法的计算速度要明显优于以上4种方法,可用于复杂非平稳客流时间序列的短时预测。

关 键 词：交通运输系统工程 滑动平均  滑动参数  短时客流预测  实时预测  

分 类 号：U293.1[物流管理与工程类]