基于CEEMDAN-IPSO-LSTM的城市轨道交通短时客流预测方法研究

摘要：

消除客流数据随机噪声和确定神经网络超参数是城市轨道交通短时客流预测组合模型需要解决的关键问题.基于弱化客流数据噪声的自适应噪声完全集成经验模式分解算法(CEEMDAN)将客流时序数据分解为若干个频率和复杂度均不同的固有模态函数分量和剩余分量后,利用引入自适应策略的改进粒子群算法(IPSO)动态求解长短期记忆神经网络(LSTM)超参数的最优值,构建CEEMDAN-IPSO-LSTM组合模型预测城市轨道交通短时客流量.以广州地铁杨箕站自动售检票系统采集的历史进(出)站客流数据为例进行实验,研究结果表明:IPSO算法较PSO算法在基准测试函数Sphere,Sum Squars,Sum of Different Power,Rosenbrock,Rastigrin,Ackley,Griewank和Penalized上的最小值、最大值、平均值和标准差均更接近最佳优化值,CEEMDAN-IPSO-LSTM模型较LSTM模型、CEEMDAN-LSTM模型、CEEMDAN-PSO-LSTM模型的全月全日进(出)站的预测误差评价指标SD,RMSE,MAE和MAPE分别降低了12～40人次(13～35人次)、13～44人次(12～35人次)、6～37人次(12～31人次)和5.08％～46.89％(6.5％～35.1％),R和R2分别提高了0.07％～2.32％(0.86％～3.63％)和0.13％～2.19％(0.67％～1.67％),同时在工作日不同时段和非工作日全日的预测性能均达到最优效果.IPSO算法的收敛速度和参数寻优精度均优于PSO算法,且CEEMDAN-IPSO-LSTM模型可应用于城市轨道交通短时客流量的精确预测,同时可为设计规划线网路线、缓解交通压力、提高乘客出行服务质量等提供基础数据支撑.

关键词：城市轨道交通、短时客流预测、自适应噪声完全集成经验模式分解算法、改进粒子群算法、长短期记忆神经网络、组合模型、CEEMDAN-IPSO-LSTM

所属期刊栏目：20

分类号：U293.1(铁路运输管理工程)

资助基金：国家自然科学基金;轨道交通控制与安全国家重点实验室北京交通大学开放课题;江西省教育厅科学技术研究项目;中国科学院赣江创新研究院科研项目;江西理工大学高层次人才科研启动项目

在线出版日期：2023-10-27（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共14页

页码：3273-3286