【摘 要】
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考虑城市轨道交通车站客流（指进出站客流）吸引范围内不同距离的人口对车站客流贡献率不同的情况,将人口按照距离车站的远近分为不同圈层,以不同圈层人口作为变量进行车站客流预
【机 构】
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同济大学道路与交通工程教育部重点实验室
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考虑城市轨道交通车站客流（指进出站客流）吸引范围内不同距离的人口对车站客流贡献率不同的情况,将人口按照距离车站的远近分为不同圈层,以不同圈层人口作为变量进行车站客流预测.通过偏相关分析验证圈层人口作为变量的合理性,同时获得影响车站客流的其他显著因素.针对线性多元回归预测模型的不合理性,建立了可反映车站客流与自变量高度非线性关系的BP（back propagation）神经网络预测模型.案例研究表明：基于圈层人口变量和BP神经网络的车站客流预测模型在减小误差方面明显优于其他模型,且具有很好的实时性.在上述模
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