基于动态反馈神经网络的城市轨道交通短期客流预测OA
Short-term Passenger Flow Forecasting for Urban Rail Transit Based on Dynamic Feedback Neural Network
城市轨道交通短期客流的预测是制定列车调度计划、车站客运组织工作等的关键.文章在研究城市轨道交通的断面客流特征的基础上,建立基于动态反馈神经网络的城市轨道交通短期客流预测模型,提出通过若干组连续历史断面客流数据训练动态连续的神经网络,以此对未来客流进行预测;并以北京轨道交通某日早高峰客流为例进行分析,验证了该模型与方法的有效性.
许俊;王登;李晨毓;郦海通
长安大学,陕西西安710064同济大学 电子与信息工程学院,上海 201804长安大学,陕西西安710064驻上海铁路局军事代表办事处,上海 200000
交通工程
城市轨道交通短期客流预测动态反馈神经网络客流特征
《现代交通技术》 2014 (5)
43-46,4
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