【摘 要】
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针对实时进站客流数据的高维数、多噪声、波动频繁等特征，本文提出一种基于改进K最近邻(K-nearest-neighbor,KNN)算法的城轨进站客流实时预测方法.首先，通过对分时客流数据的相
【机 构】
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北京交通大学城市交通复杂系统理论与技术教育部重点实验室,广州地铁集团有限公司
【基金项目】
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中央高校基本科研业务经费专项资金(2017YJS104);城市轨道交通系统安全与运维保障国家工程实验室建设项目(2016582)~~
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针对实时进站客流数据的高维数、多噪声、波动频繁等特征，本文提出一种基于改进K最近邻(K-nearest-neighbor,KNN)算法的城轨进站客流实时预测方法.首先，通过对分时客流数据的相关性分析，确定表征客流特征的状态向量；其次，结合数据特性改进近邻样本的模式匹配过程，利用关键点法去除原始序列中的噪声扰动，并引入动态时间规整算法实现考虑序列形态的相似性度量；再次，根据样本间流量差异引入距离权重和趋势系数，推演未来时段的进站量，实现滚动的实时预测；最后，依托广州地铁客流数据仓库对预测模型进行精度分析.结
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