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公交IC卡数据客流预测模型研究
引用本文:谢振东,刘雪琴,吴金成,冷梦甜.公交IC卡数据客流预测模型研究[J].广东工业大学学报,2018,35(1):16-22.
作者姓名:谢振东  刘雪琴  吴金成  冷梦甜
作者单位:1. 广东岭南通股份有限公司, 广东 广州 510000; 2. 广东工业大学 自动化学院, 广东 广州 510006
摘    要:为解决我国大城市工作上下班高峰期公交线路客流不均衡的问题,提出以公交路线一卡通数据为研究对象,综合考虑天气类型、温度和风力多个因素对客流的影响,利用多元线性回归模型建立公交工作日高峰期各时间段客流模型. 最后通过一卡通大数据对模型进行了验证,证明多元线性回归模型能够准确且快速地预测高峰时间段的客流量,实现了通过公交线路客流预测缓解城市工作日高峰期出行拥堵的问题.

关 键 词:IC卡数据  多元线性回归  客流分析  
收稿时间:2017-09-30

A Study of Passenger Flow Prediction Based on IC Card Data
Xie Zhen-dong,Liu Xue-qin,Wu Jin-cheng,Leng Meng-tian.A Study of Passenger Flow Prediction Based on IC Card Data[J].Journal of Guangdong University of Technology,2018,35(1):16-22.
Authors:Xie Zhen-dong  Liu Xue-qin  Wu Jin-cheng  Leng Meng-tian
Affiliation:1. Guangdong Lingnan Pass Co. Ltd., Guangzhou 510000, China; 2. School of Automation, Guangdong University of Technology, Guangzhou 510006, China
Abstract:To solve the unbalanced bus passenger flow during weekday rush hours in China's big cities, a multiple linear regression model is established by collecting the bus IC card data, weather data and line data, considering the weather types, temperature and wind factors which influence the passenger flow. The results show that the model can forecast, quickly and precisely, the bus weekday passenger flow in each peak period, which may provide the basis for reasonably scheduling bus passenger flow.
Keywords:IC card data  multiple linear regression  passenger flow forecast  
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