摘要
为探究城市轨道交通进站客流量预测精度与时间粒度之间的关系,以西安地铁自动售检票(AFC)系统连续50 d进站客流量数据为研究依据,将地铁运营有效时间划分为5、15、30 min,1、2h及1d等不同时间粒度,并对不同时间粒度下客流量时间序列采用Pearson系数法进行相似性度量,然后利用差分整合移动平均自回归(ARIMA)模型对不同时间粒度下的全网进站量进行拟合.以Pearson系数等于0.95作为短时客流预测时间粒度的选取阈值,最终选取在30、60 min及1 d三-种时间粒度下用ARIMA模型进行短时客流预测,并与自回归滑动平均(AR)模型、支持向量回归(SVR)模型和BP神经网络预测模型的预测结果进行比较分析.研究结果表明:时间粒度相关性系数变化呈现单波峰形态,在30、60 min及1d时间粒度下,ARIMA模型预测结果平均相对误差分别为4.12％、3.54％、4.97％;在这4种模型中,ARIMA模型平均预测精度最高,在不同时间粒度下这4种模型的预测误差呈现相同的变化趋势,即平均预测误差由大到小的3种时间粒度分别为1d,30、60 min.因此,时间粒度大小选取的极端化并不会带来短时客流预测效果的直接提升,优化后的时间序列模型在西安地铁全网进站客流量短期预测方面具有较高的精度,研究成果可为城市轨道交通行车组织优化提供技术支持.
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