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本文首先分析了城市轨道客流的基本特征,并介绍了常用短时客流预测方法,并对各预测方法的适应性进行了实证研究.研究发现,对于不同采样间隔下的交通流量时间序列数据,各模型的预测适应性差异较大,神经网络模型的整体预测效果要优于低阶线性模型.
城市轨道客流短时预测方法适应性分析
【摘 要】
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本文首先分析了城市轨道客流的基本特征,并介绍了常用短时客流预测方法,并对各预测方法的适应性进行了实证研究.研究发现,对于不同采样间隔下的交通流量时间序列数据,各模型
【机 构】
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广州科技贸易职业学院 广东 广州 511442
【出 处】
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福建质量管理
【发表日期】
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2019年15期
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