【摘 要】
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针对现有城市轨道交通客流自动预测模型存在的预测精度较低、预测时间较长的问题,提出基于EEMD经验模态分解与神经网络的城市轨道交通客流自动预测模型。构建城市轨道交通客流预测的统计分析模型,采用模糊约束特征参数估计和自适应信息跟踪识别的方法实现对城市轨道交通客流特征挖掘,提取城市轨道交通客流的空间状态分布特征量,采用EEMD经验模态特征分解方法实现对城市轨道交通客流的特征挖掘和信息聚类处理,对提取的城市轨道交通客流特征量采用神经网络分类方法进行特征分类调度,实现对城市轨道交通客流的优化估计和预测。仿真结果表明
【基金项目】
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上海高校选拔培养优秀青年教师科研专项基金资助项目:城市轨道交通车站“左行右立”规则通行能力及适用条件研究(No.dsd10001)。
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针对现有城市轨道交通客流自动预测模型存在的预测精度较低、预测时间较长的问题,提出基于EEMD经验模态分解与神经网络的城市轨道交通客流自动预测模型。构建城市轨道交通客流预测的统计分析模型,采用模糊约束特征参数估计和自适应信息跟踪识别的方法实现对城市轨道交通客流特征挖掘,提取城市轨道交通客流的空间状态分布特征量,采用EEMD经验模态特征分解方法实现对城市轨道交通客流的特征挖掘和信息聚类处理,对提取的城市轨道交通客流特征量采用神经网络分类方法进行特征分类调度,实现对城市轨道交通客流的优化估计和预测。仿真结果表明
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