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Python轨道交通乘客流量预测系统源代码.zip

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简介：
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

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  • 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
     
  • 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
     
  • 城市轨道交通乘客信息系统.docx
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    本文档探讨了城市轨道交通中乘客信息系统的应用与设计，旨在提升公共交通服务的质量和效率，改善乘客体验。 地铁铁路乘客信息系统 文档主要介绍了地铁铁路乘客信息系统的设计与实现，包括系统架构、功能模块以及技术方案等方面的内容。该系统旨在为乘客提供实时的列车到站时间、线路信息查询等服务，并通过多种终端设备向用户提供准确的信息。 此外，还详细描述了系统的安全性设计和用户体验优化策略，确保在保障信息安全的同时提升乘客满意度。文档中没有包含任何联系方式或网址链接。
     
  • 轨道交通仿真系统代码_0516.zip_列车运行仿真程序_轨道交通乘客仿真
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    本资源包包含轨道交通仿真系统的源代码，用于模拟列车运行和乘客流动情况。适合研究与教学用途。下载后请解压查看详细内容。 模拟列车运行过程，并对不同时间段的乘客数量进行分析。
     
  • 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。
     
  • 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。
     
  • Python DBN预测交通流量
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    本研究运用Python编程语言结合深度信念网络(DBN)模型，旨在高效准确地预测城市交通流量，为智能交通系统优化提供数据支持。 Python 实现的基于DBN的交通流预测系统已包含实验验证部分，确保其可用性。
     
  • Python实现的交通流量多模型预测源码.zip
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    该压缩文件包含使用Python编写的多种算法和模型，用于进行交通流量预测。适合研究人员及工程师参考学习并应用于实际项目中。 交通流量多模型预测python实现源码.zip包含的主要内容如下： - **model** 模型包：此仓库中的主要执行预测的模型都存储在此目录中，主要包括以下类型： - SVR及GA_SVR - LSSVR及GA_LSSVR - KNN_GA_LSSVM - BP及BP_GA - **plot** 绘图包：主要用于指定需要绘制的对象图表，并且对于数据图表的布局进行指定。包含以下类型： - 线型图（Line） - 线框图（Wireframe） - **data** 数据包：主要用于指定数据处理的pipe流程，实现对数据预处理和输出等操作。 - **lib** 基础库构建程序所需的基础构件，包含但不限于程序元类包、程序类的基础原型及部分算法原型。 - **tasks** 库支撑基础库中的任务执行流程，用于列出可执行的任务。使用方法如下： - 列出可执行任务：`python -m tasks list` - 执行特定任务操作：`python -m tasks start ` 此外，可以利用该库绘制图表如流量预测对比图和分时段交通流量预测精度图等。