首页 期刊 重庆交通大学学报·自然科学版 基于ARIMA模型的城市轨道交通进站量预测研究 【正文】

基于ARIMA模型的城市轨道交通进站量预测研究

作者:赵鹏; 李璐 北京交通大学交通运输学院; 北京100044; 中铁信(北京)网络技术研究院有限公司; 北京100044
交通工程   城市轨道交通   进站量预测   arima模型   短期预测  

摘要:客流量预测是客运组织的基础,预测结果能够为运营管理及应急处置提供决策依据。针对城市轨道交通客流量预测问题,在分析轨道交通站点客流的周期性波动规律及变化趋势的基础上,构建自回归积分滑动平均模型(ARIMA)进行站点进站客流量的短期预测。以北京地铁为例进行实证分析,利用符合要求的季节ARIMA模型对客流量进行短时预测,选取东直门站实际客流进行模型参数标定,并对路网上典型车站(端点站、中间站、换乘站及接驳站)进行客流预测。研究结果表明:自回归积分滑动平均模型的平均预测误差仅为4%,具有较高的预测精度,验证了预测方法的准确性。

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