文献类型：期刊文章

作　　者：王茜竹[1,2] 江德潮[1,2] 徐瑞[1,2]

WANG Qian-zhu;JIANG De-chao;XU Rui(Chongqing Collaborative Innovation Center for Information Communication Technology,Chongqing 400065,China;Electronic Information and Networking Research Institute,Chongqing University ofPosts and Telecommunications,Chongqing 400065,China)

机构地区：[1]"新一代信息网络与终端"重庆市协同创新中心,重庆400065 [2]重庆邮电大学电子信息与网络工程研究院,重庆400065

出　　处：《计算机工程与设计》

基　　金：重庆市基础科学与前沿技术研究重点基金项目(cstc2015jcyjBX0009);重庆市科委基金项目(CSTCKJCXLJRC20)

年　　份：2019

卷　　号：40

期　　号：5

起止页码：1489-1494

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2017、CSA、CSA-PROQEUST、IC、INSPEC、JST、RCCSE、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：客流量是公交运营调度的依据,为及时掌握客流短时变化情况,利用IC卡和公交车GPS等数据,提出一种基于时空匹配的乘客上车站点识别算法,快速全面地完成客流数据统计;在此基础上,提出一种基于奇异谱分析(singular spectrum analysis,SSA)-自回归移动平均(auto regression moving average,ARMA)的短时客流预测方法。以重庆市2016年5月的公交数据进行验证,实验结果表明,模型预测准确度与支持向量机、BP神经网络等算法相比有明显提升且计算耗时短,具有实用价值。

关 键 词：公交客流 奇异谱分析 ARMA模型 智能调度  客流预测

分 类 号：TP391.1]