基于LS-SVM和实时大数据的地铁短期客流预测方法

摘要

本发明公开了基于LS‑SVM和实时大数据的地铁短期客流预测方法，包括步骤：步骤一、获取获得乘客进出站点、进出站时间，得到乘客历史出行站点OD系数；步骤二、对涉及环形线路路径选择的乘客，采用Logit模型计算其路径选择概率；步骤三、采用历史OD系数训练LS‑SVM模型得到进站乘客预测分布站点和线路上下行比例系数；采用进出站客流数据训练LS‑SVM模型得到乘客进出站预测量；步骤四、采用OD系数、Logit模型计算换乘站点的换乘比例，通过实时视频识别技术进行修正；步骤五、获得乘客在路网的分布并更新路网。本发明通过筛选系统获得有用的实时数据，并对预测结果进行修正，从而获得准确性和实时性更高的预测结果。