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J-GLOBAL ID：201902212740853573   整理番号：19A2065707

組合せモデルに基づく都市鉄道交通の短期間客流予測【JST・京大機械翻訳】

Short-term Passenger Flow Prediction for Urban Railway Transit Based on Combined Model

著者 (5件)： Yang Jing (北京建筑大学土木与交通工程学院,北京,100044) ,  Zhu Jingwei (北京建筑大学土木与交通工程学院,北京,100044) ,  Liu Bo (華杰工程咨詢有限公司,北京,100029) ,  Feng Cheng (北京建筑大学土木与交通工程学院,北京,100044) ,  Zhang Hongliang (北京交通大学交通運輸学院,北京,100044)
資料名： Jiaotong Yunshu Xitong Gongcheng Yuxinxi  (Jiaotong Yunshu Xitong Gongcheng Yuxinxi)
巻： 19  号： 3  ページ： 119-125  発行年： 2019年 
JST資料番号： C2945A  ISSN： 1009-6744  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 都市鉄道輸送の短期間の旅客流の非線形分布特性に従って,可変点モデル,ウェーブレット変換,および自己回帰移動平均モデル(ARMA)に基づく組合せ予測モデルを提案した。まず第一に,駅駅の旅客流れデータを,可変点モデルを用いて,異なる特徴を持つ時間帯に分割した。次に,自己相関と偏自己相関解析を用いて時系列の定常性を決定した。その後、ARMAモデルとウェーブレットARMA組み合わせモデルを採用して、北京市某地下鉄駅の入所量に対して客流予測を行い、予測結果の誤差に対して比較分析を行った。比較分析により、ウェーブレットARMA組み合わせモデルは未来の短期間の客流をよく予測でき、予測効果は単一ARMAモデルより優れ、計算速度は短時間予測の需要にも満たし、この方法は都市鉄道交通の運営組織に参考となる。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： ウェーブレット変換 ,  *都市鉄道 ,  自己相関 ,  鉄道駅 ,  ARMAモデル ,  *予測 ,  波束 ,  乗客 ,  *モデル ,  予測モデル
準シソーラス用語： 比較分析 ,  北京市 ,  定常性 ,  時間帯 ,  自己回帰 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 輸送と業務  (TC01030N) ,  計算理論  (JB02000A)

タイトルに関連する用語 (8件)： 組合せ ,  モデル ,  都市 ,  鉄道 ,  交通 ,  短期間 ,  客 ,  予測