城市轨道交通自动售检票系统回收类票卡的时序数据挖掘

摘要：

为优化城市轨道交通自动售检票系统回收类票卡的库存、调配管理,根据系统提供的大量时序数据,设计了一个基于“ARIMA+ RBF”的组合预测模型,利用组合模型预测回收类与非回收类票卡的比例趋势、每周回收类票卡使用数量,以及每周遗失回收类票卡数量.结果表明,组合模型预测的精度要比单纯ARIMA模型要高,可以用作票卡库存管理的理论依据.将其应用到回收类票卡的采购、库存及调配等方面,可以减少运营成本、提高服务质量.

关键词：城市轨道交通、自动售检票系统、回收类票卡、预测、调配

所属期刊栏目：18

分类号：U293.22(铁路运输管理工程)

在线出版日期：2015-10-12（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：85-89