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基于IGWO-BP算法的轨道交通短时客流预测
| 题名： | 基于IGWO-BP算法的轨道交通短时客流预测 |
| 作者： | 张艺铭;陈明明;石磊;康蓉桂 |
| 作者单位： | 兰州交通大学交通运输学院 |
| 关键词： | 轨道交通;短时客流;相关系数;IGWO算法;BP神经网络 |
| 摘要： | 轨道交通短时客流具有随机性和非线性的特点。为提高轨道交通短时客流预测结果的准确度,研究了基于改进的灰狼优化算法(IGWO)与BP神经网络的短时客流预测算法(IGWO-BP)。计算轨道交通客流不同时间序列的相关系数,确定了BP神经网络的输入和输出方式;用余弦思想和动态权重策略对原始灰狼优化算法改进,提高算法的全局搜索能力和寻优效率;用IGWO算法优化BP神经网络的初始权值和阈值,提高短时客流预测结果的准确性。预测了西安轨道交通2号线龙首原站周三早高峰15min时间粒度的短时客流量,并将IGWO-BP算法的预测结果与其他5种模型(KF,GM,SVM,BPNN,GWO-BP)比较。结果表明.IGWO-BP算法的均方根误差为89.65,平均绝对百分比误差为1.16%,预测结果的精度和稳定性均为最优。 |
| 期刊名称： | 交通信息与安全 |
| 出版日期： | 202106 |
| 出版年： | 2021 |
| 期： | 03 |
| 页码： | 85-92 |
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