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文档简介

1、轨道交通客流时空相关研摘 的轨道交通客流时空相关研摘 的显得尤为重要1流没有适用性。Chen 等人4Hilbert-HuangTransformHHT 。1 1.1 轨道交通客流分布的 。1 1.1 轨道交通客流分布的1.2 人 01 2014/2/231.2 人 01 2014/2/232014/2/232014/2/232014/2/242014/2/242014/2/252014/2/252014/2/262014/2/262014/2/272014/2/272014/2/282014/2/282014/2/282014/3/12014/3/12014/3/22014/3/22014/3

2、/32014/3/32014/3/42014/3/42014/3/52014/3/5，早2 2 所示2，早2 2 所示22.1 成网条件下的客流时空相关性分 常见的相关系数有 Pearson 相关系数(积差相关系数)、Gamma KendallsTau-b相关系数、SpearmanPearson2.1 成网条件下的客流时空相关性分 常见的相关系数有 Pearson 相关系数(积差相关系数)、Gamma KendallsTau-b相关系数、SpearmanPearson xir = NxiyixiNx2(xi)2 Ny2 (ii强，相关系数越接近于 0，相关度越弱。3 Pearson 计算该站周

3、内客流相关性及周间客流相关性，得到相关性系数分别如下表所示4 站相关系数结果如下图 5 所示。三元里客流相关关进站客流相关出Pearson 计算该站周内客流相关性及周间客流相关性，得到相关性系数分别如下表所示4 站相关系数结果如下图 5 所示。三元里客流相关关进站客流相关出站客流相关前四时间前三时间前二时间前一时间当前时间上周前二时间上周前一时间上周同一时间上周后一时间上周后二时间5 1 2.2 Elman 神经网Elman BP BP 5 1 2.2 Elman 神经网Elman BP BP 相关 承接层输出为6Elman 承接层输出为6Elman出值，那么 Elman 神经网络的数学表达为

4、：x(k) = f(W1xc(k) + W2(u(k xc(k)= x(k y(k) = W1、W2、W3分别为承接层神经单元到隐含层神经单元的连接权重矩Elman h 采输入为u(k-3 3.1 实验数据与到 3 3.1 实验数据与到 3.2 三元里分时 299 80 组样本作为测试集。同时，为了在仅考虑时间相关性的情况下，神经网络模型的输入层神经元数为 5，分别Elman 7 Elman 神经网络.8 流的Elman 神经网络.8 流的2 4 结参考文MSE 34 ChenMC,WeiY.Exploring34 ChenMC,WeiY.Exploringtimevariantsforshort-termpassengerflow J.Journal of Transport

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