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基于时间序列趋势外推模型在城市轨道交通车站客流量预测中的应用.pdf

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本文探讨了利用时间序列趋势外推模型对城市轨道交通车站的客流量进行预测的应用研究，为城市交通规划和管理提供数据支持。 《基于时间序列的趋势外推模型预测城市轨道交通车站客流的应用》探讨了如何利用时间序列分析中的趋势外推方法来预测城市地铁站的客流量。这种方法能够帮助交通规划者更好地理解乘客行为模式，从而优化资源配置和服务质量。通过历史数据建立数学模型，并结合当前和未来的运营状况进行精准预测，对于提升公共交通系统的效率具有重要意义。

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  • 基于时间序列趋势外推模型在城市轨道交通车站客流量预测中的应用.pdf
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    本文探讨了利用时间序列趋势外推模型对城市轨道交通车站的客流量进行预测的应用研究，为城市交通规划和管理提供数据支持。 《基于时间序列的趋势外推模型预测城市轨道交通车站客流的应用》探讨了如何利用时间序列分析中的趋势外推方法来预测城市地铁站的客流量。这种方法能够帮助交通规划者更好地理解乘客行为模式，从而优化资源配置和服务质量。通过历史数据建立数学模型，并结合当前和未来的运营状况进行精准预测，对于提升公共交通系统的效率具有重要意义。
     
  • 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TCN和GCN的PyTorch模型在智慧城市交通流量分析中的时空预测应用.pdf
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    本文探讨了使用基于PyTorch框架下的时间卷积网络(TCN)和图卷积网络(GCN)模型，进行智慧城市中交通流量的时空预测的应用研究。通过结合TCN和GCN的优点，该模型能够有效捕捉交通数据中的时间和空间依赖关系，为智慧城市的交通管理提供有力的数据支持和技术手段。 该文档《基于TCN和GCN的PyTorch时空预测模型在智慧城市交通流量分析中的应用》共计38页，支持目录章节跳转，并且阅读器左侧可以显示大纲以便于快速定位到各个章节。文档内容完整、条理清晰，所有文字、图表、目录等元素均正常显示无异常情况，请放心查阅与使用。该文档仅供学习参考之用，请勿用于商业用途。 还在为深度学习框架的选择而烦恼吗？不妨来了解一下PyTorch。凭借其简洁直观的设计，在深度学习领域迅速崛起的它拥有独特的优势，即动态计算图的功能，使得构建和调试模型更加灵活。无论是对于初学者入门深度学习还是经验丰富的开发者进行复杂研究来说，PyTorch都能轻松应对，并帮助你的科研与项目更上一层楼。
     
  • 客流时间序列预测模型
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    简介：客流时间序列预测模型是一种利用历史数据和统计方法对未来人流量进行预估的技术，旨在优化资源配置与服务管理。 在进行客流量的时间序列预测模型选择时，根据自相关（ACF）和偏相关（PACF）的特性来决定使用哪种算法： - 如果自相关是拖尾而偏相关截尾，则选用AR (AutoRegressive) 算法。 - 若自相关截尾且偏相关呈拖尾状态，则采用MA (Moving Average) 方法。 - 当自相关与偏相关的图形都显示为拖尾时，应选择使用ARMA（AutoRegressive Moving Average）算法。值得注意的是，ARIMA（差分整合移动平均模型）是 ARMA 的扩展版本，在处理非平稳时间序列数据方面应用广泛。 预测的基本步骤如下： 1. 获取原始的时间序列数据。 2. 对获取的数据进行可视化分析以理解其趋势和周期性特征。 3. 检查所得到的序列是否为平稳状态（stationary）；如果不稳定，则需要进一步处理使其变得平稳。 4. 通过绘制自相关函数 (ACF) 和偏自相关图(PACF)，观察并记录这些图表的具体形态，以帮助决定后续模型的选择。 5. 使用ADF检验来确认时间序列的平稳性。如果数据不满足平稳性的要求，需进行差分操作使它变换成一个稳定的序列。 6. 对于非平稳的时间序列，在完成必要的差分处理后再次执行ACF和PACF分析，并使用ADF检验确保经过这些步骤之后的数据已经达到稳定状态（若有必要可重复以上过程直到达到这一目标）。 7. 根据上述条件选择适当的预测模型进行拟合。 8. 预测完成后，需要将预测值转换回原始数据的尺度以评估其准确性。 9. 最后一步是检验预测误差，确保所选模型能有效准确地捕捉到时间序列的变化趋势和模式。
     
  • 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。
     
  • 时间序列和趋势曲线模型的预测方法
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    本研究探讨了时间序列与趋势曲线模型在预测分析中的应用，旨在通过建立有效的数学模型来捕捉数据随时间的变化规律，并对未来趋势进行准确预测。 时间序列与趋势曲线模型预测法
     
  • 基于TensorFlow的Python-TGCN实现：时间图卷积网络在城市交通流量预测中的应用
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    本研究采用TensorFlow框架下的Python-TGCN库，探讨时间图卷积网络(TGCN)在城市交通流量预测的应用效果，提升预测精度和效率。 Temporal Graph Convolutional Network for Urban Traffic Flow Prediction Method 该方法利用时空图卷积网络来预测城市交通流量。通过结合时间序列数据与空间拓扑结构，可以更准确地捕捉到复杂的城市交通动态变化规律，并在此基础上进行有效的未来趋势预测。这种方法在智能交通系统中具有重要的应用价值和广阔的发展前景。
     
  • 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。
     
  • GB 14892-2006《城市轨道交通列车噪声限值及测量方法》.pdf
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    该PDF文档为国家标准GB 14892-2006，详细规定了城市轨道交通列车的噪声限值及其测量方法，旨在减少列车运行产生的噪音污染，改善城市生活环境。 GB 14892-2006《城市轨道交通列车 噪声限值和测量方法》规范了城市轨道交通列车的噪声标准及其测量方式。
     
  • 基于遗传算法的BP神经网络在城市公交站客流量预测中的应用优化
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    本文探讨了将遗传算法与BP神经网络结合，用于提升城市公交站客流量预测精度的方法和效果，旨在为公共交通规划提供数据支持。 本段落研究的主要内容包括：利用遗传神经网络模型对城市公交系统车站的客流量进行预测；分析影响城市公交系统车站客流量的因素，并提出相应的预测模型；对比不同的遗传神经网络模型在预测城市公交系统车站客流量方面的效果，选择最优的模型；使用实验训练出的最佳模型输入影响客流的特征数据，从而精准预测未来公交系统的乘客量。 GA-BP是通过遗传算法优化BP神经网络初始权重和结构的一种组合方法。在预测城市公交车站的人流方面，GA-BP可以利用历史数据来学习车站客流量的变化规律，并据此预测未来的客流量变化趋势。研究结果表明，该模型具有较高的准确性和可靠性，在帮助公交系统管理者进行资源规划、路线优化等方面表现出色。 适合人群：具备一定Matlab编程基础和算法知识的人士。 能学到的内容： 1. 遗传算法与BP神经网络的组合预测方法； 2. BP神经网络改进的一种方向——人工干预训练指导参数设置。