【摘 要】
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为提高客流预测的精度,构建轨道交通站点客流多变量时间序列预测模型。基于视频检测的轨道交通短时客流预测研究采用方向梯度直方图特征描述器与支持向量机分类器识别行人目
【机 构】
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北京全路通信信号研究设计院集团有限公司,北京市高速铁路运行控制系统工程技术研究中心,东南大学智能运输系统研究中心轨道交通研究所,北京城建设计发展集团股份有限公司
【基金项目】
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交通运输部建设科技项目（2015318J33080）,江苏省重点研发计划（社会发展）项目（BE2016740）,南京地铁运营有限责任公司专项项目（8550140226）
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为提高客流预测的精度,构建轨道交通站点客流多变量时间序列预测模型。基于视频检测的轨道交通短时客流预测研究采用方向梯度直方图特征描述器与支持向量机分类器识别行人目标,利用Camshift算法对目标跟踪,从而获取客流量和客流速度参数,并根据协整关系构建客流多变量预测的向量误差修正模型,最后利用南京鼓楼车站4A通道的视频数据进行模型验证和对比分析。实例验证结果表明:构建的向量误差修正模型具有较好的预测性能,客流量和速度预测的MAPE值都小于8%,优于相同样本下ARIMA(0,1,1)的预测性能。
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