文件名称：基于时序特征的城市轨道交通客流预测 (2014年)
文件大小：410KB
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更新时间：2024-05-29 12:20:46
自然科学 论文
通过分析城市轨道交通客流量的时序特征和RBF神经网络的作用机理，将具有不同时序特征的数据分别用不同的神经网络进行处理，建立了基于客流时序特征的并行加权神经网络模型，并用该模型对北京市城市轨道交通各条线路的客流进行预测．结果表明，各线路客流量预测结果的平均绝对百分误差均在10％以下，小于单个神经网络的预测误差，提高了预测精度．
基于时序特征的城市轨道交通客流预测 (2014年)
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