基于时空数据挖掘的铁路客流预测方法OA北大核心CSCDCSTPCD
Study of Railway Passenger Flow Forecasting Method Based on Spatio-Temporal Data Mining
提出了一种新的基于时空数据挖掘的铁路客流预测方法,该方法一方面采用统计学原理对目标对象本身的时序进行预测,另一方面通过神经网络解算相邻对象的空间影响,最后使用线性回归得到综合预测结果.采用该方法对某铁路直通区段2004年春运期间旅客总发送量进行预测,与不考虑空间影响的预测方法相比,预测精度有所改善.
徐薇;黄厚宽;秦勇
北京交通大学,计算机与信息技术学院,北京,100044北京交通大学,计算机与信息技术学院,北京,100044中国铁道科学研究院,电子所,北京,100081
交通工程
铁路运输客流预测时空预测时空数据挖掘
《北京交通大学学报》 2004 (5)
16-19,4
国家"863"资助项目(2001AA135190)
评论