發(fā)布時間：2020-12-03 02:27

　　城市軌道交通在城市公共交通中發(fā)揮著重要作用.通過統(tǒng)計分析城市軌道交通的客流數據,研究列車發(fā)車間隔的優(yōu)化方法,以此來提高城市軌道交通的運營能力,緩解交通的壓力,保障列車安全運行,具有十分重要的意義.本文對城市軌道交通客流數據進行了詳細的統(tǒng)計分析,在此基礎上對列車發(fā)車間隔進行了優(yōu)化,主要工作內容如下:1.客流數據的統(tǒng)計分析.為了分析客流的分布特征,從時間和空間上分析了上海地鐵1號線各類車站的日客流分布特征;建立了上�；疖囌救者M站客流的高斯混合分布模型,并使用EM算法求解了模型中的各項參數;此外,通過分析富錦路車站月進站客流時間序列的自相關函數圖與偏自相關函數圖,建立了月進站客流時間序列的ARIMA乘積季節(jié)模型.為了研究客流的變化趨勢,提出了一種基于小波閾值去噪的孿生支持向量回歸機客流短時預測方法(WTDTS).通過預測上海地鐵1號線上�；疖囌�4月30日進站客流數據,與支持向量機等五種預測方法作對比,可以看出WTDTS預測方法具有預測誤差小、效率高的優(yōu)點.通過對客流分布特征的預測以及對客流進行短時預測,可以看出城市軌道交通客流在現(xiàn)在及未來都存在著明顯的早晚高峰,為列車發(fā)車間隔的優(yōu)化提供了數據... 

【文章來源】：長春理工大學吉林省

【文章頁數】：68 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

本文技術路線圖

015年4月7日常熟路車站運營時間段進出站客流分布圖

圖 3.1 2015 年 4 月 7 日彭浦新村車站運營時間段進出站客流分布圖圖 3.2 2015 年 4 月 7 日常熟路車站運營時間段進出站客流分布圖


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