基于滑动平均法的轨道交通短时客流实时预测
100 积分
50
评分
4.5 积分- 详情
- 2021-04-27
- 简介
pdf
- 384KB
- 页数 6P
- 阅读 99
- 下载 28
提出了一种基于滑动平均方法(MA)的城市轨道交通客流预测算法,首先确定用于滑动平均的滑动参数,然后对历史数据求滑动平均值得到各个时间段的预测客流数据,并采用实时客流数据对预测结果进行修正,得到预测客流时间序列。试验结果表明,采用滑动平均方法不仅预测精度要高于支持向量机(SVM)、反向传播神经网络(BPNN)、小波神经网络(WNN)和小波组合支持向量机(WS)这4种预测方法,而且滑动平均方法的计算速度要明显优于以上4种方法,可用于复杂非平稳客流时间序列的短时预测。
对不起，您暂无在线预览权限，如需浏览请
立即登录热门商品
相关推荐
基于滑动平均法的轨道交通短时客流实时预测 384KB
基于滑动平均法的轨道交通短时客流实时预测 384KB
基于LM-BP算法的轨道交通客流短时预测 1.6MB
基于LM-BP算法的轨道交通客流短时预测 2.0MB
基于视频检测的轨道交通短时客流预测研究 1.5MB
基于云模型的城市轨道交通短时客流预测 1.3MB
基于云模型的城市轨道交通短时客流预测 1.0MB
轨道交通客流预测估算方法的研究 644KB
基于轨道交通的社区公交客流预测分析 1.6MB
基于时序特征的城市轨道交通客流预测 418KB