基于相关性度量的客流预测模型适用性分析及改进研究

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1、学校代码：密级：公开又邊义攀硕士学位论文基于相关性度量的客流预测模型适用性分析及改进研究作者姓名王浩学科专业智能交通工程指导教师马敏书副教授培养院系交通运输学院二零一五年六月硕士学位论文基于相关性度量的客流预测模型适用性分析及改进研究作者：王浩导师：马敏北京交通大学年月学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解北京交通大学有关保留、使用学位论文的规定。特授权北京交通大学可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，提供阅览服务，并釆用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编以供査阅和借阅。同意学校向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘。保密的学位论

2、文在解密后适用本授权说明）学位论文作者签名：导师签名：签字期■年月曰签字日期：年月七円学校代码：密级：公幵北京交通大学硕士学位论文基于相关性度量的客流预测模型适用性分析及改进研究作者姓名：王浩学号：导师姓名：马敏书称：副教授学位类别：工学学位级别：硕士学科专业：智能交通工程研究方向：交通流预测北京交通大学年月致谢本论文的工作是在我的导师马敏书的悉心指导下完成的，马敏书老师严谨的治学态度和科学的工作方法给了我极大的帮助和影响。在此衷心感谢马老师三年来对我的关心和指导。马敏书老师悉心指导我们完成了实验室的科研工作，在学习上和生活上都给予了我很大的关心和帮助，真的

3、很庆幸自己能够成为马老师的学生，再次向马老师表示衷心的谢意。李春艳老师对于我的科研工作和论文也提出了许多的宝贵意见，在此表示衷心的感谢。在实验室工作及撰写论文期间，曹璟嘉学长和郑建波等同学对我论文中的模型实现和数据分析工作给予了热情帮助，在此向他们表达我的感激之情。还有，在做毕业论文期间，我的舍友许秀华、贾显超给予了很大的鼓励。师弟石磊也给了我莫大的帮助。另外，也感谢家人一路上的陪伴，我的父母始终给予我鼓励，让我在人生路上健康成长，我姐总是默默的支持着我的学习和生活。也是他们的理解和支持使我能够在学校专心完成学业。北京交通人学硕士学位论夂摘要客流预测是铁路路

4、网规划、线路及场站设计、铁路运营等工作的重要基础，但是，要实现客流的准确预测是一项难度较大的工作。国内外学者对客流预测做了大量的研究，然而，在进行客流预测时，仍存在对预测模型选择无所适从等问题。针对客流预测现存在的问题，本文主要完成了以下工作：首先，进行了客流数据自相关特性与预测模型应用效果的关系研究。本文围绕客流数据自相关特性与预测模型效果的关系，选取了指数平滑法、自适应调整法、季节调整法及四种预测模型，并利用源自铁路客票发售及预订系统的实际数据，开展了预测效果对比、客流数据自相关特性分析实验、客流数据自相关特性分析实验结果与预测效果对比实验结果之间关系的

5、研究。然后，基于以上的研究，提出了一种通过利用历史数据进行相关性分析，选择或构建适宜的客流预测模型的方法，并利用实际数据，对该方法的有效性进行了验证。最后，提出了一种利用客流历史数据相关性度量计算售票曲线相似度的模型，将其应用于年提出的三阶段模型（，并利用实际数据对其预测效果与原模型进行了对比，验证了改进的有效性。关键词：预测模型；误差；相关性；相似度」匕京交通人今：硕十〒位论文：北京交通人学硕士学位论文目录中文摘要绪论研究背景及问题的提出研究背景问题的提出国内外研究现状论文研究思路与方法研究思路研究内容及技术路线客流预测模型对比客流预测方法概述用于对比的模

6、型介绍指数平滑法自适应调整法季节调整法模型预测效果对比实验实验方法实验数据实验结果模型构成的对比分析本章小结客流数据自相关特性对预测效果的影响分析客流数据自相关特性的度量相关性分析的基本概念与方法铁路客流数据自相关特性分析相关性分析实验客流数据自相关特性与预测结果的关系基于相关性度量的预测模型选择模型选择方法k^-m±位众文实证本章小结基于相关性度量的预测模型改进三阶段模型基于相关性度量的售票曲线相似度计算模型比较方法比较结果本章小结结束语论文的主要工作及创新点进一步研究的工作参考文献作者简历独创性声明学位论文数据集北京交通大学硕士论文绪论研究背景及问题的提

7、出研究背景客流预测是铁路路网规划、线路及场站设计、铁路运营等工作的重要基础。客流预测是铁路路网规划的重要依据。铁路路网规划是指铁路规划部门依据对未来客运需求等因素的预测，对铁路线路的整体规划和布局。特别是中长期的铁路路网规划，由于其规划层次相对较高、期限长，其在很大程度上决定了未来铁路运输发展的战略蓝图。按照原铁道部于年修订发布的《中长期铁路网规划》】，在年之前，国家将向铁路行业投入大量的资金，建设大批新线，改造若干既有线。然而，铁路路网规划是建立在对未来客运需求等因素的预测之上的，如果没有较为准确的客流预测支持，路网规划成果将难以适应社会经济发展的需求，其

8、对铁路建设的指导意义也必将受到影响。客流预测在铁路新