【摘 要】
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公交短时客流预测对营运调度具有重要意义.客流样本的观测数据具有随机性,随着样本容量的增大,接近正态分布,因此采用高斯过程回归建立预测模型具有良好的通用性.对于偏离正
【机 构】
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山东科技大学交通学院,山东青岛,266590
【出 处】
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第二十四届海峡两岸都市交通学术研讨会
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公交短时客流预测对营运调度具有重要意义.客流样本的观测数据具有随机性,随着样本容量的增大,接近正态分布,因此采用高斯过程回归建立预测模型具有良好的通用性.对于偏离正态分布较大的样本采用RBF网络模型进行预测,两种模型的结合可以提高预测精度.以广州市公交IC卡数据为例进行验证,该模型预测的误差在可接受的范围内.结论:采用高斯回归预测方法能够有效的对公交线路客流分布进行短时预测,预测结果满足精度要求,对于小样本偏离正态分布的数据采用RBF网络模型预测方法进行补充,模型的总体拟合效果更好.通过数据进一步挖掘,减少样本观测值的随机因素,该模型的精度将会进一步提高.
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