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基于灰色改良模型的城市轨道交通客流预测研究

Study on the Prediction of Urban Rail Transit Passenger Flow Based on Modified Grey Model

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为缓解日益增长的城市轨道交通拥堵,避免由此导致的一系列事故发生,以上海地铁客流数据为研究对象,基于灰色理论对上海地铁短期客流数据进行预测,并采用Holt双参数指数平滑法优化传统的灰色新陈代谢预测模型,建立灰色改良新陈代谢模型.实验结果表明,优化后的灰色预测模型在普通工作日、特殊工作日和周末客流量预测上的方差比分别为0.023％、0.06％、0.40％,在预测精度上明显高于传统灰色预测模型的精度;同时,其对于2017-2018年客流量的预测也更接近于真实值.因此,该方法可为城市轨道交通运营组织的客流预测提供参考建议.

徐熠明

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上海工程技术大学数理与统计学院,上海201620

灰色改良新陈代谢模型 客流量预测 Holt双参数指数平滑

2021

10.11907/rjdk.201740

软件导刊
湖北省信息学会

软件导刊

影响因子：0.524
ISSN：1672-7800
年,卷(期)：2021.20(4)
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