基于改进极限学习机的公交站点短时客流预测方法

论文摘要

以公交车IC卡和GPS数据为基础,提出了一种基于改进粒子群算法优化极限学习机（IPSO-ELM）的公交站点短时客流预测模型.依托IC卡和GPS数据在站点的特征表现和内在联系,定义了站点间距,并分析了站间距和车辆到总站距离间的联系;提出了公交乘客上车站点确定方法,进而得到公交站点上车客流量;通过分析公交客流数据特征,确定ELM输入参数维度,并采用IPSO算法找到ELM的最优隐含层节点参数;最后依托广州市19路公交车客流数据仓库进行了方法验证.结果表明:所用优化后的ELM方法预测误差在10%以内,并与应用广泛的SVM、ARIMA和传统ELM模型进行对比分析,发现改进的ELM方法拥有更高的可靠性和泛化性能.

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类型: 期刊论文

作者: 黄益绍,韩磊

关键词: 城市交通,公交站点短时客流预测,改进粒子群算法,极限学习机,卡数据,数据

来源: 交通运输系统工程与信息 2019年04期

年度: 2019

分类: 工程科技Ⅱ辑

专业: 公路与水路运输

单位: 长沙理工大学道路灾变防治及交通安全教育部工程研究中心,长沙理工大学交通运输工程学院

基金: 湖南省自然科学基金(2018JJ2444),湖南省教育厅科学研究重点项目(16A007),长沙理工大学道路灾变防治及交通安全教育部工程研究中心开放基金(kfj140401)~~

分类号: U491.17

DOI: 10.16097/j.cnki.1009-6744.2019.04.017

页码: 115-123

总页数: 9

文件大小: 2235K

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标签：城市交通论文;  公交站点短时客流预测论文;  改进粒子群算法论文;  极限学习机论文;  卡数据论文;  数据论文;