时序数据挖掘在AFC系统运营管理中的分析与应用

摘要

AFC系统的核心是票/卡售检票自动处理.为保证AFC系统正常运营,需要定期或按需执行票/卡调配.把时序数据分析技术与数据挖掘理论相结合,建立了适合数据挖掘中径向基函数神经网络的输入样本模型.该模型能够通过反复学习从时序数据中发现潜在的规律,并将其用于轨道交通客流量的短期预测.预测结果表明比采用BP神经网络模型的预测结果精度更高、效果更好.