公交客流短期預(yù)測方法研究.pdf

1、隨著智能公共交通系統(tǒng)的快速發(fā)展，公交調(diào)度人員對于實時客流信息的掌握水平也大大提高。但是在公交客流短期預(yù)測問題上，由于短期客流序列具有混沌特性和顯著的隨機性，使用現(xiàn)有客流預(yù)測方法難以進(jìn)行及時、準(zhǔn)確、可靠的預(yù)測，導(dǎo)致實時客流信息無法有效應(yīng)用于實時調(diào)度，限制了公交服務(wù)水平的提高。
　　 本文在總結(jié)現(xiàn)有文獻(xiàn)的基礎(chǔ)上，基于短期客流序列特性和觀測尺度分析，提出以小波分析原理為基礎(chǔ)的組合預(yù)測方法。首先采用離散傅里葉變換研究短期客流序列的頻域特

2、性：基于混沌理論，采用Lyapunov指數(shù)法分析短期客流序列的混沌特性。其次，分析觀測尺度對于客流序列平穩(wěn)性、客流序列混沌特性的影響，結(jié)合公交調(diào)度實際應(yīng)用的要求，提出適用于公交客流短期預(yù)測的觀測尺度范圍，采用無標(biāo)度區(qū)間法評價觀測尺度的可行性。根據(jù)特性分析和觀測尺度分析結(jié)果，采用降低短期客流序列非平穩(wěn)性的思路建立預(yù)測方法。為此引入信號分析原理與小波分解方法，將短期客流序列視為一個完整信號，通過小波分解與重構(gòu)得到多個平穩(wěn)性較好的單支信號，各

3、單支信號分別預(yù)測后再將預(yù)測結(jié)果合成即得到整體信號預(yù)測結(jié)果。研究結(jié)果表明短期客流序列信號包含高頻成份與低頻成份，低頻成份構(gòu)成信號主體，高頻成份導(dǎo)致信號波動，且短期公交客流序列具有混沌特性，這些特性導(dǎo)致采用單一方法得到的短期客流預(yù)測結(jié)果精度較低；在同時滿足使用要求、客流觀測序列完整反應(yīng)公交系統(tǒng)信息、客流序列不至于表現(xiàn)為純隨機性三項條件下，短期客流觀測尺度為1-15分鐘是合適的；小波預(yù)測方法在保留全部客流信息的基礎(chǔ)上，有效降低了客流信號的非平