文献类型：期刊文章

作　　者：张宇[1] 孙琦[2] 高彦宇[2]

ZHANG Yu;SUN Qi;GAO Yanyu(Beijing Infrastructure Investment Co Ltd,Beijing 100101,China;Big Data Center,Beijing Metro Network Administration Co Ltd,Beijing 100101,China)

机构地区：[1]北京市基础设施投资有限公司,北京100101 [2]北京轨道交通路网管理有限公司大数据中心,北京100101

出　　处：《中国铁路》

年　　份：2021

期　　号：8

起止页码：133-140

语　　种：中文

收录情况：RCCSE、普通刊

摘　　要：轨道交通短期客流预测在保障运营安全、制定科学的客运计划和组织方案、提高效率等方面具有重要意义。目前我国对精细化短期客流预测,特别是OD级预测的研究不多,尚未见成熟的预测方法或大型信息系统报告。通过自下而上的研究方式,从路网客流构成单位OD入手,根据轨道交通AFC(自动售检票系统)历史数据,分析轨道交通路网客流OD时空分布规律与动态变化特征,并应用机器学习方法,建立基于OD分布规律与特征映射的路网客流OD精细化预测模型。从近3个月(2019年10月—2020年1月)的预测结果分析显示,该模型在精细化短期客流预测方面效果显著。

关 键 词：城市轨道  短期OD客流预测  AF聚类  决策树 重点去向车站  

分 类 号：U231.92]