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基于KNN回归的客运枢纽聚集人数组合预测方法

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为精准预测客运枢纽聚集人数以形成合理科学的客运枢纽客流组织方案,提出了一种基于KNN回归算法的客运枢纽聚集人数组合预测方法.在分析客运枢纽客流聚集规律的基础上,以数值相似和趋势相似为原则运用KNN回归算法预测区域聚集人数,并综合考虑各自特点引入时变权重系数进行组合预测,解决了以往KNN回归预测模型所需历史数据量大和运行时间长等方面的不足.实例分析结果表明,本文方法在非节假日平均预测精度可达95％以上,在春运期间平均预测精度可达90％,均高于移动平均法、卡尔曼滤波法与灰色预测法.
Combination forecasting model for number of assembling passengers at transportation terminal based on KNN regression algorithm

卢凯、吴蔚、林观荣、田鑫、徐建闽

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华南理工大学 土木与交通学院,广州 510640

现代城市交通技术江苏高校协同创新中心,南京 210096

深圳平安信息技术有限公司,广东 深圳 518052

交通运输系统工程 客运枢纽 KNN回归 组合预测 状态向量 时变权重

61773168,618730982019ZD45

2021

10.13229/j.cnki.jdxbgxb20200288

吉林大学学报(工学版)
吉林大学

吉林大学学报(工学版)

CSTPCDCSCD北大核心
影响因子：0.792
ISSN：1671-5497
年,卷(期)：2021.51(4)
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