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文檔簡(jiǎn)介
1、城市軌道交通從上世紀(jì)50年代開(kāi)始發(fā)展至今已在全世界眾多城市落地開(kāi)花甚至已經(jīng)進(jìn)入網(wǎng)絡(luò)化運(yùn)營(yíng)模式,然而在城市軌道交通客流預(yù)測(cè)中,預(yù)測(cè)結(jié)果和實(shí)際客流卻常常存有較大差異??土黝A(yù)測(cè)作為軌道運(yùn)營(yíng)的基礎(chǔ),在資源配置和提供決策方面更能顯示出客流預(yù)測(cè)的數(shù)據(jù)支持作用。尤其是在工程前期進(jìn)行可行性研究階段和工程設(shè)計(jì)階段都有著不可或缺的重要性。因此,客流預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性是軌道交通系統(tǒng)持續(xù)高效、安全運(yùn)行的重要保障。本文在全面了解了國(guó)內(nèi)外對(duì)城市軌道交通客流預(yù)測(cè)的研究狀況
2、后提出了自己的預(yù)測(cè)方法,即以小波分析方法將原始客流數(shù)據(jù)進(jìn)行分解去噪,使得客流數(shù)據(jù)信號(hào)光滑平整;再用時(shí)間序列方法對(duì)去躁后的主信號(hào)進(jìn)行預(yù)測(cè),最后用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法對(duì)原始信號(hào)經(jīng)小波分析后的噪聲進(jìn)行預(yù)測(cè),最后由時(shí)間序列的預(yù)測(cè)值和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的誤差預(yù)測(cè)值共同一起得到真正的最終預(yù)測(cè)值。經(jīng)實(shí)驗(yàn)結(jié)果比較分析,此方法可行性得到驗(yàn)證。不僅在理論上提供了新的預(yù)測(cè)方法和思路,在實(shí)踐中也使城市軌道交通運(yùn)營(yíng)部門(mén)通過(guò)更加精確的預(yù)測(cè)從而進(jìn)行一系列更有針對(duì)性的組織安排。本文主
3、要工作和成果有以下幾點(diǎn):
(1)城市軌道交通客流預(yù)測(cè)方法總結(jié)
通過(guò)閱讀大量文獻(xiàn),總結(jié)了國(guó)內(nèi)外研究城市軌道交通客流預(yù)測(cè)的方法,包括以四階段法為核心的方法、不依賴其他數(shù)據(jù)的時(shí)間序列法、高精度黑箱式學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法、基于非線理論性的小波分析法以及新興技術(shù)方法等。為了全面利用各種方法的優(yōu)點(diǎn),設(shè)計(jì)了以小波分析去噪為先導(dǎo),時(shí)間序列分析預(yù)測(cè)為主體,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提升精度的預(yù)測(cè)方法。這三種方法分別基于統(tǒng)計(jì)理論的模型,非線性理論模型和神經(jīng)網(wǎng)
4、絡(luò)理論模型,能夠發(fā)揮模型的最佳效應(yīng)。
(2)小波分析去噪
通過(guò)對(duì)小波理論的闡釋,對(duì)小波變換,多分辨率分析和小波重構(gòu)做了簡(jiǎn)要介紹。為了選擇最佳小波基及其分解層數(shù),對(duì)符合條件的小波做了去噪性能的比較。通過(guò)比對(duì)去噪方法選定了閾值去噪方法,并對(duì)小波閾值去噪方法做了詳細(xì)介紹,包括去噪原理、去噪原則和閾值選擇規(guī)則等。
(3)時(shí)間序列分析預(yù)測(cè)
基于本文所用時(shí)間序列分析為SPSS軟件所提供的功能,先對(duì)SPSS軟件
5、做了簡(jiǎn)要介紹。再對(duì)時(shí)間序列分析的各模型(簡(jiǎn)單回歸分析和趨勢(shì)外推法、指數(shù)平滑法、ARIMA法、季節(jié)調(diào)整法)做了分別論述?;诔鞘熊壍澜煌土鲾?shù)據(jù)特征選定了ARIMA方法,并著重論述了ARIMA法的模型、原理及其應(yīng)用方法包括平穩(wěn)性分析,模型識(shí)別,參數(shù)估計(jì),殘差驗(yàn)證等。
(4)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析預(yù)測(cè)
對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法的發(fā)展做了簡(jiǎn)單概述后分別介紹了單層感知器、反向傳播BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、徑向基RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及綜合優(yōu)化的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等這幾個(gè)按時(shí)
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