一种用于公交客流预测的线段模型改进方法

一种用于公交客流预测的线段模型改进方法标题：改进的线段模型在公交客流预测中的应用摘要：随着城市人口的增长和交通需求的增加，公交客流预测变得越来越重要。准确预测公交客流可以帮助公交运营商优化调度，提高运输效率，降低运营成本。本论文提出了一种改进的线段模型用于公交客流预测。通过提取历史公交数据的关键特征，利用改进的线段模型进行预测，实现了更准确、可靠的公交客流预测。1.引言公交客流预测是城市交通规划和运营管理的重要组成部分。准确地预测公交客流对于公交运营商的调度决策非常关键。传统的公交客流预测方法主要基于统计分析和时间序列分析，但其准确性和可靠性有一定局限性。因此，本文提出了一种改进的线段模型，以提高公交客流预测的准确性和可靠性。2.相关工作目前，关于公交客流预测的研究主要集中在以下几个方面：统计分析方法、时间序列分析方法、机器学习方法和深度学习方法。统计分析方法主要通过对历史公交数据的统计特性进行建模；时间序列分析方法主要利用历史公交数据的时间序列分布特征进行预测；机器学习方法和深度学习方法则利用机器学习算法和深度神经网络对历史公交数据进行建模和预测。然而，这些方法在公交客流预测中存在一定的局限性，如模型过于简单，无法捕捉到复杂的客流变化模式，或者模型过于复杂，计算成本较高。因此，本论文提出了一种改进的线段模型，以综合利用历史公交数据的关键特征进行预测。3.方法介绍本文提出的改进的线段模型主要分为四个步骤：数据预处理、特征提取、模型训练和模型评估。3.1数据预处理数据预处理是公交客流预测的重要步骤。首先，需要对原始公交数据进行清洗，去除异常值和缺失值。然后，对清洗后的数据进行平滑处理，以减小噪音对模型的影响。最后，对数据进行归一化处理，将不同特征的取值范围映射到统一的标准范围内，以提高模型的训练效果。3.2特征提取特征提取是改进的线段模型的关键步骤。本文采用了基于时间序列的特征提取方法，包括均值、方差、最大值、最小值、趋势等特征。此外，还利用了公交站点的地理位置信息，将其转换为相应的特征向量。通过综合利用时间序列特征和地理位置特征，可以更全面地描述历史公交数据的特征，提高预测的准确性。3.3模型训练改进的线段模型的训练主要利用机器学习算法。本文采用了支持向量回归（SVR）算法进行模型训练。通过输入预处理后的特征数据，利用SVR算法构建公交客流预测模型，并根据训练数据进行模型参数的优化。在模型训练过程中，采用交叉验证方法评估模型的性能。3.4模型评估模型评估是检验模型预测准确性和可靠性的重要手段。本文采用了均方根误差（RMSE）和平均绝对百分比误差（MAPE）作为评估指标，评估改进的线段模型在公交客流预测中的性能。4.实验与结果本论文在某城市的公交线路上进行了实验证明了改进的线段模型的有效性和可行性。实验结果表明，改进的线段模型在公交客流预测中表现出较高的预测准确性和可靠性，相比传统方法和机器学习方法，具有更好的性能。5.结论本文提出了一种改进的线段模型用于公交客流预测，通过综合利用历史公交数据的关键特征，提高了公交客流预测的准确性和可靠性。实验证明，改进的线段模型在公交客流预测中具有较高的预测效果。未来工作可以进一步优化模型和扩大实验范围，以提高公交客流预测的精确性和应用广度。参考文献：[1]Lee,C.S.,&Wang,W.C.(2020).PublicBusPassengerFlowForecasting:ADeepLearningModelwithaHybridTemporal-SpatioFeatureEnhancementScheme.IEEEAccess,8,163869-163882.[2]Chen,W.,&Jia,S.(2017).Buspassengerflowforecastingbasedonsupportvectorre