基于改進(jìn)最小二乘SVM的城市軌道交通客流量預(yù)測研究

基于改進(jìn)最小二乘SVM的城市軌道交通客流量預(yù)測研究基于改進(jìn)最小二乘SVM的城市軌道交通客流量預(yù)測研究

摘要：城市軌道交通系統(tǒng)是現(xiàn)代城市交通的重要組成部分，準(zhǔn)確預(yù)測軌道交通客流量對(duì)于優(yōu)化城市交通運(yùn)輸規(guī)劃，提高交通運(yùn)輸效率具有重要意義。本文針對(duì)城市軌道交通客流量預(yù)測問題，提出了一種基于改進(jìn)最小二乘支持向量機(jī)（SVM）的預(yù)測模型。通過選取特征變量以及調(diào)整參數(shù)，改進(jìn)了傳統(tǒng)SVM模型，提高了其預(yù)測精度和穩(wěn)定性。實(shí)驗(yàn)證明，所提出的模型在城市軌道交通客流量預(yù)測中具有較好的效果。

關(guān)鍵詞：城市軌道交通；客流量預(yù)測；最小二乘支持向量機(jī)；預(yù)測模型；特征變量

1.引言

城市軌道交通客流量預(yù)測是實(shí)現(xiàn)城市交通系統(tǒng)智能化管理的重要研究方向之一。準(zhǔn)確預(yù)測城市軌道交通客流量可以幫助相關(guān)部門合理調(diào)度運(yùn)力資源，優(yōu)化交通運(yùn)輸規(guī)劃，提高交通網(wǎng)絡(luò)的運(yùn)行效率和服務(wù)質(zhì)量。因此，對(duì)城市軌道交通客流量進(jìn)行精確預(yù)測具有重要意義。

2.相關(guān)工作

目前，已有許多方法被應(yīng)用于城市軌道交通客流量預(yù)測，如回歸模型、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。然而，針對(duì)城市軌道交通客流量預(yù)測問題，傳統(tǒng)的回歸模型存在精度不高、預(yù)測效果不穩(wěn)定等問題，而神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型受到數(shù)據(jù)規(guī)模和樣本不平衡性的限制。因此，尋求一種適用于城市軌道交通客流量預(yù)測的高效、穩(wěn)定的預(yù)測模型是非常必要的。

3.方法

本文提出的預(yù)測模型基于改進(jìn)最小二乘支持向量機(jī)（SVM）。SVM是一種基于統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論的二分類模型，其基本思想是通過將原始高維特征映射到高維特征空間，在保持間隔最大化的同時(shí)實(shí)現(xiàn)對(duì)樣本分類。為了提高SVM在城市軌道交通客流量預(yù)測中的性能，本文對(duì)SVM模型進(jìn)行了改進(jìn)。

首先，選取合適的特征變量對(duì)模型進(jìn)行訓(xùn)練和預(yù)測。通過對(duì)城市軌道交通系統(tǒng)的運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，選取了影響軌道交通客流量的因素，如時(shí)間、周圍交通網(wǎng)絡(luò)情況等。將這些特征變量輸入到SVM模型中，進(jìn)行模型的訓(xùn)練和預(yù)測。

其次，針對(duì)SVM模型的參數(shù)選擇問題，采用網(wǎng)格搜索法對(duì)模型的參數(shù)進(jìn)行調(diào)整。通過遍歷參數(shù)空間，選擇出具有最佳性能的參數(shù)組合，以提高預(yù)測精度和穩(wěn)定性。

4.實(shí)驗(yàn)與分析

為了驗(yàn)證所提出的預(yù)測模型的性能，本文選擇某城市軌道交通系統(tǒng)的真實(shí)運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)。首先將數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，包括數(shù)據(jù)清洗、特征提取等操作。然后，將預(yù)處理后的數(shù)據(jù)分成訓(xùn)練集和測試集，其中訓(xùn)練集用于模型的訓(xùn)練，測試集用于模型的評(píng)估。

實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示，所提出的基于改進(jìn)最小二乘SVM的預(yù)測模型在城市軌道交通客流量預(yù)測中具有較好的效果。與傳統(tǒng)的回歸模型和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型相比，該模型具有更高的預(yù)測精度和更好的穩(wěn)定性。同時(shí)，通過對(duì)模型的參數(shù)進(jìn)行調(diào)整，可以進(jìn)一步提高模型的預(yù)測性能。

5.結(jié)論

本文針對(duì)城市軌道交通客流量預(yù)測問題，提出了一種基于改進(jìn)最小二乘SVM的預(yù)測模型。通過選取特征變量以及調(diào)整參數(shù)，改進(jìn)了傳統(tǒng)SVM模型，提高了其預(yù)測精度和穩(wěn)定性。實(shí)驗(yàn)證明，所提出的模型在城市軌道交通客流量預(yù)測中具有較好的效果，對(duì)優(yōu)化城市交通規(guī)劃、提高交通運(yùn)輸效率具有重要意義。

然而，本研究也存在一定局限性，如只使用了某城市的數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，數(shù)據(jù)樣本相對(duì)較小。未來的研究可以進(jìn)一步擴(kuò)大數(shù)據(jù)樣本規(guī)模，驗(yàn)證模型的適用性，并探索進(jìn)一步提高預(yù)測精度的方法本研究提出了一種基于改進(jìn)最小二乘SVM的城市軌道交通客流量預(yù)測模型，并通過實(shí)驗(yàn)證明了其在預(yù)測精度和穩(wěn)定性方面的優(yōu)勢。相比傳統(tǒng)的回歸模型和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，該模型具有更高的預(yù)測精度和更好的穩(wěn)定性。通過調(diào)整模型的參數(shù)，可以進(jìn)一步提高預(yù)測性能。本研究對(duì)于優(yōu)化城市交通規(guī)劃和提高交通運(yùn)輸效率具有