基于SARIMA模型的北京地铁进站客流量预测

被引：53

作者：

王莹 ^{[1
]}

韩宝明 ^{[1
]}

张琦 ^{[2
]}

李得伟 ^{[2
]}

机构：

[1] 北京交通大学轨道交通控制与安全国家重点实验室

[2] 北京交通大学交通运输学院

来源：

交通运输系统工程与信息 | 2015年 / 15卷 / 06期

基金：

中央高校基本科研业务费专项资金资助; 高等学校博士学科点专项科研基金;

关键词：

城市交通; 客流量预测; SARIMA模型; 进站客流量; 时间序列;

D O I：

10.16097/j.cnki.1009-6744.2015.06.031

中图分类号：

U293.13 [];

学科分类号：

摘要：

通过对北京地铁2013年5月7月的进站客流量数据进行详细分析,总结北京地铁进站客流量以周为周期的波动规律,选用季节时间序列（SARIMA）模型对北京地铁进站客流量进行时间序列建模.利用符合要求的模型对北京地铁进站客流量进行预测,预测结果能够较准确地描述北京地铁进站客流量的变化趋势,平均误差为0.3%.说明此模型适用于地铁进站客流量的短时预测,基于预测结果进一步分析北京地铁进站客流量的特点,为进一步优化进站设施布置、组织进站流线、高效安全的地铁运营组织提供参考建议.

引用

页码：205 / 211

页数：7

共 6 条

[1] 基于卡尔曼滤波的公交站点短时客流预测 [J].