一種用于公交客流預測的線段模型改進方法

一種用于公交客流預測的線段模型改進方法標題：改進的線段模型在公交客流預測中的應用摘要：隨著城市人口的增長和交通需求的增加，公交客流預測變得越來越重要。準確預測公交客流可以幫助公交運營商優(yōu)化調度，提高運輸效率，降低運營成本。本論文提出了一種改進的線段模型用于公交客流預測。通過提取歷史公交數(shù)據(jù)的關鍵特征，利用改進的線段模型進行預測，實現(xiàn)了更準確、可靠的公交客流預測。1.引言公交客流預測是城市交通規(guī)劃和運營管理的重要組成部分。準確地預測公交客流對于公交運營商的調度決策非常關鍵。傳統(tǒng)的公交客流預測方法主要基于統(tǒng)計分析和時間序列分析，但其準確性和可靠性有一定局限性。因此，本文提出了一種改進的線段模型，以提高公交客流預測的準確性和可靠性。2.相關工作目前，關于公交客流預測的研究主要集中在以下幾個方面：統(tǒng)計分析方法、時間序列分析方法、機器學習方法和深度學習方法。統(tǒng)計分析方法主要通過對歷史公交數(shù)據(jù)的統(tǒng)計特性進行建模；時間序列分析方法主要利用歷史公交數(shù)據(jù)的時間序列分布特征進行預測；機器學習方法和深度學習方法則利用機器學習算法和深度神經網絡對歷史公交數(shù)據(jù)進行建模和預測。然而，這些方法在公交客流預測中存在一定的局限性，如模型過于簡單，無法捕捉到復雜的客流變化模式，或者模型過于復雜，計算成本較高。因此，本論文提出了一種改進的線段模型，以綜合利用歷史公交數(shù)據(jù)的關鍵特征進行預測。3.方法介紹本文提出的改進的線段模型主要分為四個步驟：數(shù)據(jù)預處理、特征提取、模型訓練和模型評估。3.1數(shù)據(jù)預處理數(shù)據(jù)預處理是公交客流預測的重要步驟。首先，需要對原始公交數(shù)據(jù)進行清洗，去除異常值和缺失值。然后，對清洗后的數(shù)據(jù)進行平滑處理，以減小噪音對模型的影響。最后，對數(shù)據(jù)進行歸一化處理，將不同特征的取值范圍映射到統(tǒng)一的標準范圍內，以提高模型的訓練效果。3.2特征提取特征提取是改進的線段模型的關鍵步驟。本文采用了基于時間序列的特征提取方法，包括均值、方差、最大值、最小值、趨勢等特征。此外，還利用了公交站點的地理位置信息，將其轉換為相應的特征向量。通過綜合利用時間序列特征和地理位置特征，可以更全面地描述歷史公交數(shù)據(jù)的特征，提高預測的準確性。3.3模型訓練改進的線段模型的訓練主要利用機器學習算法。本文采用了支持向量回歸（SVR）算法進行模型訓練。通過輸入預處理后的特征數(shù)據(jù)，利用SVR算法構建公交客流預測模型，并根據(jù)訓練數(shù)據(jù)進行模型參數(shù)的優(yōu)化。在模型訓練過程中，采用交叉驗證方法評估模型的性能。3.4模型評估模型評估是檢驗模型預測準確性和可靠性的重要手段。本文采用了均方根誤差（RMSE）和平均絕對百分比誤差（MAPE）作為評估指標，評估改進的線段模型在公交客流預測中的性能。4.實驗與結果本論文在某城市的公交線路上進行了實驗證明了改進的線段模型的有效性和可行性。實驗結果表明，改進的線段模型在公交客流預測中表現(xiàn)出較高的預測準確性和可靠性，相比傳統(tǒng)方法和機器學習方法，具有更好的性能。5.結論本文提出了一種改進的線段模型用于公交客流預測，通過綜合利用歷史公交數(shù)據(jù)的關鍵特征，提高了公交客流預測的準確性和可靠性。實驗證明，改進的線段模型在公交客流預測中具有較高的預測效果。未來工作可以進一步優(yōu)化模型和擴大實驗范圍，以提高公交客流預測的精確性和應用廣度。參考文獻：[1]Lee,C.S.,&Wang,W.C.(2020).PublicBusPassengerFlowForecasting:ADeepLearningModelwithaHybridTemporal-SpatioFeatureEnhancementScheme.IEEEAccess,8,163869-163882.[2]Chen,W.,&Jia,S.(2017).Buspassengerflowforecastingbasedonsupportvectorre