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更新時(shí)間:2025.05.31
基于改進(jìn)WNN的城市軌道交通客流量預(yù)測(cè)??

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針對(duì)城市軌道交通短時(shí)客流量預(yù)測(cè)問(wèn)題,提出了一種基于自適應(yīng)t分布變異的蝙蝠算法(ATM-BA)優(yōu)化的小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(WNN)預(yù)測(cè)模型(ATM-BA-WNN)。在基本蝙蝠算法(BA)中引入帶有線性遞減控制因子的自適應(yīng)t分布變異,使其具有變異機(jī)制,能夠跳出早熟收斂。并將ATM-BA與WNN兩者相互耦合,利用ATM-BA優(yōu)化WNN的參數(shù)配置,進(jìn)而提高WNN的預(yù)測(cè)精度。運(yùn)用ATM-BA-WNN模型對(duì)鄭州地鐵1號(hào)線短時(shí)客流量進(jìn)行預(yù)測(cè),并與傳統(tǒng)的WNN預(yù)測(cè)模型、BA優(yōu)化的WNN(BA-WNN)預(yù)測(cè)模型以及支持向量機(jī)(SVM)預(yù)測(cè)模型進(jìn)行比較。仿真結(jié)果表明,相較于其他3種模型,所建預(yù)測(cè)模型預(yù)測(cè)精度最高,擬合能力更強(qiáng),誤差最小,從而證明了該模型在短時(shí)客流量預(yù)測(cè)領(lǐng)域的可行性及優(yōu)越性。

基于SVR的軌道交通客流量預(yù)測(cè)

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對(duì)各種城市軌道交通客流預(yù)測(cè)方法進(jìn)行分析和比較,指出進(jìn)行短期城軌客流預(yù)測(cè)的必要性。支持向量回歸方法作為以結(jié)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)最小化原理為理論基礎(chǔ)的學(xué)習(xí)算法,可應(yīng)用于軌道交通客流量預(yù)測(cè)。構(gòu)建了城市軌道交通客流的預(yù)測(cè)模型,與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)方法進(jìn)行了比照試驗(yàn)。

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