基于多源数据与粒子滤波的城轨断面客流预测 - 刘正琦; 王小敏 (铁道标准设计, 2023)
U293.1%U239.5; 为提高运营组织服务水平,合理、准确地预测城市轨道交通断面客流十分重要.针对单一数据源限制客流预测准确度的问题,提出一种基于车载称重数据和自动售检票系统(AFC)数据的粒子滤波(PF)断面客流预测模型.以成都地铁 9 号线的历史运营数据为基础,分析不同性质客流与断面客流的相关性以筛选模型输入特征,并对所提出方法进行验证.实验结果表明:相较于单源PF模型,多源PF对节假日(工作日)早高峰、平峰以及晚高峰 30min粒度客流预测的平均绝对误差(MAE)分别下降了 28.541%(60.969%)、10.687%(19.662%)和 22.685%(27.941%).对比多源卡尔曼滤波(KF)和多源长短时记忆(LSTM)模型,多源PF对节假日和工作日客流预测可决系数(R2)的提升至少为21.599%和0.314%,该模型具有较快的计算速度,可为城市轨道交通客流预测提供参考建议.