基于IGA优化LSSVM的城轨短期客流预测

摘要：

为了解决城轨客流预测中多模态数据联合决策无法快速响应的问题,提出基于K-Means聚类的免疫遗传算法(IGA)优化LSSVM的短期客流预测模型.通过K-Means的BWP指标聚类历史客流量数据,并获取客流模式分类,并根据客流模式分别建立基于IGA优化的LSSVM预测训练模型,通过匹配拟合度最优的预测模型进行最优预测.并以成都地铁A站客流为例进行验证,结果表明,上述模型对于单一时间序列客流数据的预测有较好的预测精准度.

关键词：免疫遗传算法、城轨、客流预测

所属期刊栏目：39

分类号：U491(交通工程与公路运输技术管理)

资助基金：国家重点研发计划;国家重点研发计划;国家自然科学基金;成都市科学技术局科技惠民项目

在线出版日期：2023-01-07（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：169-172,252