城市轨道交通客流预测算法研究

摘要

城市轨道交通客流预测是客运组织的基础,预测结果可为运营管理提供决策依据.针对城市轨道交通客流量预测问题,提出了一种ARMA-RBF组合客流预测算法:首先根据变点算法,通过对客流数据构成的时间序列处理得到变点集;然后基于小波变化对变点集进行去噪处理;最后利用ARMA-RBF算法对城市轨道客流进行预测.以北京地铁4号线新街口、平安里、西四地铁站进出客流数据进行方法验证,结果表明,相较于单独的ARMA算法或RBF神经网络算法,ARMA-RBF组合客流预测算法可提高城市轨道交通进站客流预测的精度.