【摘 要】
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为获得较为可靠的地铁车站实时客流,提出基于神经网络与无迹变换卡尔曼滤波(UKF)结合的信息融合预测方法。首先利用各站点间进出客流时空相关性,在运行时间约束下组织预测向
【机 构】
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中设设计集团股份有限公司综合规划研究院,中国铁路济南局集团有限公司济西站,成都嘟嘟鸟网络科技有限公司,西南交通大学交通运输与物流学院
【基金项目】
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国家重点研发计划基金(2016YFC0802209),国家自然科学基金(51605398).
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为获得较为可靠的地铁车站实时客流,提出基于神经网络与无迹变换卡尔曼滤波(UKF)结合的信息融合预测方法。首先利用各站点间进出客流时空相关性,在运行时间约束下组织预测向量,以BP神经网络为函数表达给出目标站点客流的初步预测值。在此基础上,利用无迹变换卡尔曼滤波解决神经网络过学习造成的误差,以提高预测结果精度。最后选取实例验证算法的准确性,结果表明,该改进算法可有效提高预测精度,满足运营需求。
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