【摘 要】
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提出了一种基于滑动平均方法（MA）的城市轨道交通客流预测算法,首先确定用于滑动平均的滑动参数,然后对历史数据求滑动平均值得到各个时间段的预测客流数据,并采用实时客流数据
【机 构】
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长春理工大学理学院,吉林大学交通学院,北华大学数学与统计学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（51378076）
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提出了一种基于滑动平均方法（MA）的城市轨道交通客流预测算法,首先确定用于滑动平均的滑动参数,然后对历史数据求滑动平均值得到各个时间段的预测客流数据,并采用实时客流数据对预测结果进行修正,得到预测客流时间序列。试验结果表明,采用滑动平均方法不仅预测精度要高于支持向量机（SVM）、反向传播神经网络（BPNN）、小波神经网络（WNN）和小波组合支持向量机（WS）这4种预测方法,而且滑动平均方法的计算速度要明显优于以上4种方法,可用于复杂非平稳客流时间序列的短时预测。
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