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申请/专利权人：合肥工业大学

摘要：本发明公开了一种基于bp神经网络的轨道交通短时客流预测方法，具体包括以下步骤：对原始数据进行预处理；通过计算不同日期类型之间的距离计算预处理后数据的相异度；根据计算的相异度进行聚类，把距离最小的两类分割合并，直到所有分割合并为一个分割；绘制聚类谱系图，进行聚类分析；客流周期性分析客流时间特性周期性分析；客流空间特性周期性分析；客流时空特性周期性分析；根据聚类分析和客流周期性分析的结果进行特征因子提取；选取BP神经网络参数与相关函数，确定BP神经网络的初始权值和阈值。

主权项：1.一种基于bp神经网络的轨道交通短时客流预测方法，其特征在于：具体包括以下步骤：1聚类分析1.1对原始数据进行预处理；1.2通过计算不同日期类型之间的距离计算预处理后数据的相异度；1.3根据计算的相异度进行聚类，把距离最小的两类分割合并，直到所有分割合并为一个分割；1.4绘制聚类谱系图，进行聚类分析；2客流周期性分析2.1客流时间特性周期性分析；2.2客流空间特性周期性分析；2.3客流时空特性周期性分析；3根据聚类分析和客流周期性分析的结果进行特征因子提取；4选取BP神经网络参数与相关函数，确定BP神经网络的初始权值和阈值；步骤2所述的客流周期性分析，具体如下：2.1客流时间特性周期性分析采用一个一维时间序列来描述一个站点的进出站客流量，将各站点进出站客流在一天内的分布情况分为单峰型、双峰型、全峰型、凸峰型和无峰型五种；单峰型分布是指车站在一天的运营时间内出现一个进站高峰和一个出站高峰；双峰型分布是指城市轨道交通客流在早晨7点至9点间因通勤、通学形成交通早高峰，傍晚17点至19点因下班、放学形成交通晚高峰，其他时段内客流变化不大，属于客流平峰；全峰型分布是无分明的客流低谷，全天每个时段内的客流量都较大；无峰型分布的客流分布无明显的高峰，由于周边环境对客流的吸引力不足，导致车站全天进出站客流都较小；凸峰型分布都出现在举办大型活动场所附近；2.2客流空间特性周期性分析从空间维度对城市轨道交通的客流进行分析，分析同一时间段内不同车站或不同断面的客流情况；车站客流是指单位时间内站点上下车客流和换乘客流的总和；采用一个n维序列描述某个时段内n个站点的客流量；断面客流是指单位时间内通过城市轨道交通线路各区间的在车客流量，根据列车的运行方向的不同，将其分为上行断面客流量和下行断面客流量；2.3客流时空特性周期性分析客流数据在时间和空间两个维度上同时变化，且呈现一定的规律性，通过构建一条含n个站点的独立的城市轨道交通线路来展示客流的时空特性；所述短时客流预测是根据已收集到的客流数据，分析其中的变化规律及客流数据内部存在的联系，推算出下一个或多个时间段内的各站点的进出站客流，即根据矩阵F的前m列的数据来预测第m+△t列的客流数据，其中1≤m≤h，△t为时间段间隔，矩阵F为通过组合各车站的历史进出站客流数据获得的多维客流矩阵，h为矩阵的列数。

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