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轨道交通客流预测数据及源码：passager_flow_forecast_codes

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简介：
passager_flow_forecast_codes提供了基于历史数据分析的轨道交通客流预测模型和源代码，助力交通规划者优化资源配置与提升服务效率。 轨道交通客流发生量预测数据和源代码：Passager_flow_forecast_codes

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  • 轨道交通客流预测数据及源码：passager_flow_forecast_codes
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    passager_flow_forecast_codes提供了基于历史数据分析的轨道交通客流预测模型和源代码，助力交通规划者优化资源配置与提升服务效率。 轨道交通客流发生量预测数据和源代码：Passager_flow_forecast_codes
     
  • Python轨道交通乘客流量预测系统源代码.zip
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    本资源为Python实现的轨道交通乘客流量预测系统的完整源代码，适用于数据科学与机器学习爱好者进行研究和实践。包含了数据预处理、模型训练及评估等模块。 Python轨道交通客流预测系统源码.zip
     
  • 城市轨道交通断面客流的短期预测（2015年）
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    本研究聚焦于2015年的城市轨道交通系统，采用先进的数据分析方法，针对特定时段内的人流模式进行精确预测，旨在优化交通资源配置与提高乘客出行效率。 为了提高城市轨道交通断面客流短时预测的准确性,本段落提出采用多维标度法分析线网各断面之间的相关性，并将这些断面分为若干个相关小组。然后，以这些相关小组为研究对象，利用卡尔曼滤波方法建立相应的客流短时预测模型来进行预测。通过实例分析验证了该理论的有效性和优越性。结果表明，在考虑断面之间相互关系的情况下所构建的预测模型比单一断面模型具有更高的预测精度。
     
  • 城市轨道交通客流时间序列数据集
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    本数据集包含多个城市的轨道交通在不同时间段内的客流量记录，旨在为交通规划者和研究人员提供详实的数据支持。 城市轨道客流时间序列数据集
     
  • 基于深度学习的城轨交通短期客流量预测
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    本研究利用深度学习技术，致力于开发精确的城轨交通短期客流量预测模型，以优化公共交通资源配置与调度。 我国城市轨道交通正处于快速发展阶段，准确预测城轨交通的短时间客流量对于保障运营安全、提升运营效率以及控制运营成本具有重要意义。由于城轨交通在短时间内乘客数量表现出高度随机性、周期性和非线性的特点，浅层模型在这种情况下难以达到理想的预测精度。为此，本段落提出了一种基于深度信念网络（DBN）和支持向量回归机（SVM）的深层预测模型(DBN-P/GSVM)，并利用遗传算法(GA)和粒子群算法(PSO)优化了支持向量机(SVM)的相关参数设置。 通过实例分析成都地铁火车北站客流量，结果表明提出的DBN-P/GSVM深度预测模型在均方误差、均方根误差、平均绝对误差及平均绝对百分比误差等方面都优于浅层预测方法如GA-SVM模型、PSO-SVM模型和BP神经网络模型；同时，在上述指标方面也超过了深层的长短期记忆网络(LSTM)与LSTM-Softmax等其他深度学习技术。
     
  • yc.rar_交通流量预测_短时交通流量预测_交通流量_流量预测
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    本项目yc.rar专注于交通流量预测领域，特别针对短时交通流量进行分析与建模。通过历史数据和实时信息，优化模型以提高预测准确性，为交通管理和规划提供决策支持。 交通流量预测是现代城市交通管理中的关键环节，在短时间内的精确预测对于优化调度、防止拥堵及提高道路安全具有重要意义。yc.rar文件包含了用于进行短期交通流量预测的源代码，其主要目标是从历史数据中提取信息，并对未来一段时间内可能的交通流量做出准确估计。 理解基础原理是必要的：交通流量通常指单位时间内通过某路段车辆的数量，它是衡量道路使用情况的重要指标之一。短时预测一般指的是从几分钟到几小时内的流量变化，这要求模型能够快速适应实时变动并保持较高的准确性。 yc.m是一个MATLAB脚本段落件，在数学计算和数据分析领域具有广泛应用的MATLAB环境非常适合此类任务。该脚本可能包含以下关键部分： 1. 数据预处理：原始数据通常需要清洗以去除异常值，并转化为适合分析的形式，这包括归一化和平滑等步骤。 2. 特征工程：为了捕捉交通流量的变化规律，可能会提取一系列相关的特征信息，例如时间序列的滞后效应、节假日因素以及上下班高峰期的影响。 3. 模型构建：选择适当的预测模型是关键。常用的模型有ARIMA（自回归整合移动平均）、灰色系统理论、支持向量机和神经网络等。yc.m可能采用了其中的一种或几种组合应用的方式。 4. 训练与优化：使用历史数据训练选定的模型，并通过交叉验证等方式调整参数，以提高预测精度。 5. 预测评估：将经过训练后的模型应用于未见过的数据集上进行未来流量的预测，并利用如均方误差和平均绝对误差等指标来评价其表现。 6. 可视化展示：源代码可能还包括绘制实际交通流与预测结果对比图的功能，帮助直观地理解模型的表现情况。 在实践中，这样的短期交通流量预测系统可以集成到现有的智能交通管理系统中。它能够实时接收传感器数据，并根据这些信息动态调整信号灯控制策略或向公众发布出行建议等措施，从而有效缓解城市道路交通压力并提高整体运行效率。
     
  • 低轨卫星轨道预测系统.rar_orbit_suitwru_卫星轨道_轨道预报_预测
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    本项目提供了一套用于预测低轨卫星轨道的系统解决方案，具备高精度和实时性的特点。通过复杂算法实现对卫星轨道的有效追踪与预报，为航天器导航、碰撞规避等领域提供了关键技术支持。 卫星轨道预测的控制台代码和文档包含了用于预测卫星轨道的所有必要信息和技术细节。这些资料为开发人员提供了详细的指导，帮助他们理解和实现卫星轨道预测的功能。相关代码可以在控制台上运行，并且有配套的详细文档解释了各个部分的工作原理及使用方法。
     
  • 基于LSTM的交通客流预测.zip
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    本项目利用长短期记忆网络（LSTM）模型对城市交通客流进行预测。通过分析历史数据，实现对未来客流量的有效预估，以支持公共交通规划与管理决策。 以某地铁站系统的用户客流量数据为基础，并补充研究当日天气因素等相关数据，完成基于地铁出行平常日（不包含节假日）的客流量数据分析与预测模型训练。通过2019年某地铁站的日客流量及每日天气因素的数据进行处理后，将数据按8:2的比例分割为训练集和测试集。选择神经网络模型对训练集数据进行训练，并使用测试集数据进行预测结果可视化输出。 本项目主要技术包括：数据科学（numpy、pandas）、画图工具(matplotlib、seaborn)以及sklearn库中的神经网络模型(LSTM)。
     
  • 交通流量预测的CSV数据集
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    此数据集包含用于交通流量预测的CSV文件，记录了特定地点不同时段内的车流信息，适用于机器学习模型训练与测试。 交通流量预测数据集CSV文件包含用于分析和建模的交通相关数据。