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基于GM模型的IC卡分時(shí)段客流預(yù)測(cè)

發(fā)布時(shí)間:2020-06-30 00:56
【摘要】:隨著中國(guó)智能公共系統(tǒng)的快速發(fā)展,公交IC卡以其具有可靠、方便、快捷等優(yōu)勢(shì)得到廣泛應(yīng)用。城市公共交通實(shí)現(xiàn)智能化的關(guān)鍵是把握客流的變化規(guī)律,因此如何利用IC卡數(shù)據(jù)來(lái)推算公交客流信息,具有很強(qiáng)的現(xiàn)實(shí)意義和實(shí)用價(jià)值。 本文論述了數(shù)據(jù)采集方法、客流預(yù)測(cè)和灰色模型的理論知識(shí),研究和驗(yàn)證了基于GM模型的客流預(yù)測(cè)方法。論文中比較了公交客流數(shù)據(jù)采集的四種方法的優(yōu)缺點(diǎn),指出公交IC卡數(shù)據(jù)采集法的實(shí)用性和優(yōu)越性,介紹公交IC卡數(shù)據(jù)和其他公交基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)。為了準(zhǔn)確科學(xué)的預(yù)測(cè)同一時(shí)段的公交客流量,本文提出了利用修正的灰色殘差GM(1,1)模型進(jìn)行預(yù)測(cè)的方法。利用同一條公交線路的公交IC卡歷史刷卡數(shù)據(jù)建立灰色殘差GM(1,1)模型,通過(guò)確定白化方程的系數(shù)來(lái)確定公交客流時(shí)間響應(yīng)序列,利用灰色微分方程的時(shí)間響應(yīng)序列獲得還原值的表達(dá)式,從而能得到單條線路的同一時(shí)段的公交客流量的發(fā)展序列,再結(jié)合影響公交客流量的多種因素,對(duì)獲得的各發(fā)展序列進(jìn)行修正,最終求得修正的預(yù)測(cè)值,并通過(guò)濟(jì)南市的客流歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行驗(yàn)證。實(shí)例證明該預(yù)測(cè)模型具有較高的預(yù)測(cè)精度,能夠?yàn)楣还芾頉Q策者提供方向與指導(dǎo)。
【學(xué)位授予單位】:山東大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2011
【分類號(hào)】:U492.413
【圖文】:

數(shù)量變化趨勢(shì),間隔區(qū),客流


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對(duì)比圖,預(yù)測(cè)值,實(shí)際值,對(duì)比圖


5.4同時(shí)段的公交客流量預(yù)測(cè)短時(shí)的區(qū)間的客流預(yù)測(cè)由于內(nèi)在與外在的共同作用,隨機(jī)性強(qiáng),無(wú)規(guī)律可以把握,內(nèi)在混沌性未知,外在環(huán)境變量多且復(fù)雜。本文利用時(shí)段的公交客流量進(jìn)行預(yù)測(cè),素在公交客流量的相互作用。對(duì)許多未知的變量作灰色處理,GM(l,l)模型可對(duì)同能夠盡量體現(xiàn)各因由圖4可以看出,預(yù)測(cè)值可以分為三種狀態(tài),一種為溢出狀態(tài),即預(yù)測(cè)值大于實(shí)際值;一種為未滿狀態(tài),即預(yù)測(cè)值小于實(shí)際值;一種飽和狀態(tài),即預(yù)測(cè)值與實(shí)際值吻合。為了使預(yù)測(cè)值能夠更接近實(shí)際值,采用殘差對(duì)這三種狀態(tài)進(jìn)行修正,如果是溢出狀態(tài)則減去其殘差值,如果是未滿狀態(tài)則加上其殘差值,使修正后的預(yù)測(cè)值的精度比GM(l,1)的精度更好。而且預(yù)測(cè)值三種狀態(tài)的判定能指導(dǎo)公交運(yùn)營(yíng)管理者在公交客流運(yùn)行管理上做出決策。5.5本章小結(jié)

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3 杝孟P

本文編號(hào):2734618


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