| 城市轨道交通客流预测算法设计与仿真 |
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| 引用本文： | 李少伟,陈永生. 城市轨道交通客流预测算法设计与仿真[J]. 计算机科学, 2014, 41(2): 276-279 |
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| 作者姓名： | 李少伟 陈永生 |
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| 作者单位： | 同济大学电子与信息工程学院 上海201804;同济大学电子与信息工程学院 上海201804 |
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| 基金项目： | 本文受国家科技支撑计划(2009BAG18B04),上海市重点学科建设项目(S30602)资助 |
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| 摘 要： | 为了更好地解决城市轨道交通的客流预测问题,提出了基于混合神经网络与卡尔曼滤波器的客流预测多层次模型。首先采用ELAN神经网络实现客流量的初步预测;然后采用卡尔曼滤波器对神经网络预测结果进行修正,以进一步提高预测结果精度;最后为了验证模型的正确性,以上海地铁交通作为研究对象,进行了客流观测和预测模拟。实验结果表明,所提出的多层次模型比单纯其中一种算法能减少约0.8%的误差,并且具有更好的实际效果。
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| 关 键 词： | 轨道交通 客流预测 ELAN神经网络 卡尔曼滤波器 系统仿真 |
| 收稿时间： | 2013-04-27 |
| 修稿时间： | 2013-06-22 |
Design and Simulation of Passenger Flow Forecast Algorithm for Urban Rail Transit |
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| LI Shao-wei and CHEN Yong-sheng. Design and Simulation of Passenger Flow Forecast Algorithm for Urban Rail Transit[J]. Computer Science, 2014, 41(2): 276-279 |
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| Authors: | LI Shao-wei and CHEN Yong-sheng |
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| Affiliation: | School of Electronics and Information,Tongji University,Shanghai 201804,China;School of Electronics and Information,Tongji University,Shanghai 201804,China |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | Rail transit Passenger flow forecast ELAN neural network Kalman filter System simulation |
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