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牛 坤,龙慧云,于雪涛,等. 基于时间序列的铁路客流量预测及票额优化配置[J]. 科学技术与工程, 2020, 20(24): 9937-9942.
niukun,龙慧云,yuxuetao,et al.Railway passenger flow forecast and ticket allocation optimization based on Time series[J].Science Technology and Engineering,2020,20(24):9937-9942.
基于时间序列的铁路客流量预测及票额优化配置
Railway passenger flow forecast and ticket allocation optimization based on Time series
投稿时间:2019-11-15  修订日期:2020-06-03
DOI:
中文关键词:  时间序列  建模预测  优化  客流量  票额分配
英文关键词:Time series  Modeling prediction  optimizing  passenger flow  Ticket distribution
基金项目:贵州省科技计划项目,黔科合重大专项字[2018]3007;黔科合重大专项字[2018]3001;黔科合支撑[2018]2162;第一作者:牛坤(1985—),女,汉族,山西长治人,讲师,博士生;主要从事空间信息及数字技术研究 E-mail:275553858@qq.com 随着我国铁路客运网络的发展,为了更好的实现运营规划和调度,需要实时掌握铁路客运流量、淡旺季变化指数等,以保障其客运负载,同时节约资源,因此基于数据挖掘技术的铁路客流预测成为铁路客运运营的重点研究方向。然而铁路客流量受多种因素的影响,如:节假日客流量骤增导致客运压力超负荷;旅游城市淡旺季客流存在显著差异等,因此掌握及预测客流规律,能够为价格合理制定、提高铁路客运运输效率、优化铁路车辆资源配置,提供辅助决策支持的技术支撑。
           
作者单位
牛 坤 贵州大学 计算机科技与技术学院
龙慧云 贵州大学 计算机科技与技术学院
于雪涛 石家庄铁道大学 交通运输学院
刘满义 贵州大学 计算机科技与技术学院
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中文摘要:
      铁路客流量受多因素影响,其时序特征明显,因此,基于平稳时间序列构建客流数据预测模型及单车次多区间票额分配模型,有利于掌握客流动态变化,改善铁路运营压力。实现特征数据抽取系统开发,进行累加、循环、筛选算法等数据预处理;运用多因子方差分析评价多种因素的显著相关性影响,通过ARMA模型进行短时旅客客流量预测,进行模型优化并检验,同时,基于线性规划构建客座率最大化的区间票额分配优化模型。
英文摘要:
      Railway passenger flow is affected by many factors, and its timing characteristics are obvious. Therefore, Based on the stationary time series, passenger flow data prediction model and single-ride multi-interval ticket distribution model were constructed., which is beneficial to grasp the dynamic changes of passenger flow and improve the railway operation pressure. The characteristic data extraction system is developed, and carried out data preprocessing such as accumulation, cycle and screening algorithm. Analysis of variance was used to evaluate the significant correlation effect of various factors, the ARMA model was used to predict the short-term passenger flow. The model is optimized and tested. Meanwhile, Based on linear programming, an optimal model of interval ticket allocation for load factor maximization is constructed.
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