基于不同时间粒度的耦合时空特征下地铁短时客流预测.pdfVIP

第卷第期杨凌职业技术学院学报

２４１Vol．２４No．１

年月,

２０２５３JournalofYanlinVocationalTechnicalColleeMar．２０２５

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DOI１０．１９８５９．cnki．cn６１－１４０３G４．２０２５．０１．００５

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基于不同时间粒度的耦合时空特征下

地铁短时客流预测

宋丽梅

()

杨凌职业技术学院陕西杨凌７１２１００

:,,,

摘要地铁客流在线网中的时空分布统计预测便于高效匹配客流需求保障城市轨道交通运输能力为探究地铁

,

进站客流量预测精度与其时间粒度二者之间的关系提出了一种基于不同时间粒度的耦合时空特征下短时客流预

,,,、,

测方法选取西安地铁进站客流量数据进行研究将有效运营时间划分为不同时间粒度分别是０．５h１h以及１d

,()

采用Pearson系数法对不同时间粒度下的客流量时间序列进行预测利用ARIMA模型差分整合移动平均自回归

,:、,

对全网进站流量进行拟合分析结果表明时间粒度为以及时模型预测结果平均相对误差分

０．５h１h１dARIMA

、、,,,

别为４．５８％３．８６％４．１２％平均相对误差最小的是１h最大的是１d不同时间粒度下预测误差变化趋势大致相

,,,

同对短时客流预测具有较高精度的是优化后的时间序列模型预测结果可以实现运营组织优化实现提高轨道交

、.

通运输效率改善运营服务质量的目的

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关键词城市轨道交通短时客流预测时间粒度耦合时空特征ARIMA模型

中图分类号:＋文献标识码:文章编号:()

U２９３．１３A１６７１Ｇ９１３１２０２５０１Ｇ００１９Ｇ０３

PredictionofSubwaShortＧtermPassenerFlowBasedonCouled

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