基于SSA-ARMA的公交短时客流实时预测

摘要：

客流量是公交运营调度的依据,为及时掌握客流短时变化情况,利用IC卡和公交车GPS等数据,提出一种基于时空匹配的乘客上车站点识别算法,快速全面地完成客流数据统计;在此基础上,提出一种基于奇异谱分析(singular spectrum analysis,SSA)-自回归移动平均(auto regression moving average,ARMA)的短时客流预测方法.以重庆市2016年5月的公交数据进行验证,实验结果表明,模型预测准确度与支持向量机、BP神经网络等算法相比有明显提升且计算耗时短,具有实用价值.

关键词：公交客流、奇异谱分析、ARMA模型、智能调度、客流预测

所属期刊栏目：40

分类号：TP391.1(计算技术、计算机技术)

资助基金：重庆市基础科学与前沿技术研究重点基金项目cstc2015jcyjBX0009;重庆市科委基金项目CSTCKJCXLJRC20

在线出版日期：2019-08-02（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：1489-1494