基于时间序列分析在重点场所人流量预测中的研究

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1、武汉邮电科学研究院硕士学位论文基于时间序列分析在重点场所人流量预测中的研究TheResearchonthePredictionofTrafficFlowinKeyPlacesBasedonTimeSeriesAnalysis专业：通信与信息系统研究方向：大数据与云计算导师：刘晓东研究生：刘重骁学号：20150024二〇一八年一月独创性声明本人声明所呈交的论文是我个人在导５＾指导下进行的研宄工作及取得的研究成果，除了文中特别加以标注的地方外，没有任何剽窃、抄袭、造＃等违反学术道德、学术规一范的行为，也没有侵犯任何其

2、他人或组织的科研成果及专利。与我同工作的同志对本研究所做的任何贡献均己在论文中作了明确的说明并表示了谢意。如有任何侵权行为，本人愿意为此独立承担全部责任。作者签名丨：签字日期：ｍ＿关于论文使用授权的说明本人完全了解武汉邮电科学研究院（烽火科技集团）有关保留、使用学位论文的规，本文蘇识产权归武汉邮电科学研究院所有定，武汉邮电科学研究院有权保留送交论文的复印件和电子版本，允许论文被査阅和借阅。同意将本人的学位论文提交中国学术期刊（光盘版电子杂志社全文出版并收入《中国学位论文全文数据库》。＾ｑ

3、／开□保密一年□保密两年注：保密的学位论文在解密后遵守此协议（）作者签名：签字曰期：丨导师签名、３：签字日期：＞４武汉邮电科学研究院硕士学位论文摘要随着现代社会的高速发展，越来越多的人涌向城市寻求更好的发展际遇，提高重点场所事故处理水平、针对人流量进行预判分析对于国民经济健康发展，社会秩序持续稳定具有重大意义。本论文对城市重点场所人流量预测进行了系统而深入的研究，完善了人流量预测理论体系，为相关部门的调度工作提供了科学可靠的模型。本文选用采集的IMSI数据模拟人流数据进行预测分析，首先对采集系统进行了介绍

4、，并提出了一种新的提高采集系统传输可靠性研究方法来保证采集数据的准确性和有效性。然后，将模糊时间序列模型作为研究的重点，进行了论域划分的改进，在改进中主要对论域划分出的大类左右端点取值的方式和同一大类中相邻数据相对误差的获取做了新的定义。分别采用改进的模型和传统模糊时间序列模型对采集数据进行预测，将实验的结果展开评估和分析，分析结果表明：改进模型的预测值的均方根误差为132，相较于传统的多尺度比率划分模糊模型预测的均方根误差176有了明显的改善，也就是说改进的模糊时间序列预测模型有效的提高了预测的精确性。最后，针对采集数据的

5、波动性较大的特点提出了一种组合预测模型，提出了的时间序列并基于ARIMA模型的平稳化过程将其进行有效的处理，再基于模糊时间序列模型的改进算法得出预测值。通过对同一组数据进行实验，改进的模糊时间序列模型得到的预测值和真实值之间的平均相对误差δ为2.68%，而组合预测模型的平均相对误差δ仅为1.42%，结果证明组合预测模型进一步有效的提高了预测精度。关键词：人流量预测；ARIMA模型；模糊时间序列预测I武汉邮电科学研究院硕士学位论文AbstractWiththerapiddevelopmentofmodernsociety,mo

6、reandmorepeopleflocktothecitiestoseekbetterdevelopmentopportunitiesandraisethelevelofaccidenttreatmentinkeyplaces.Thepre-judgmentanalysisoftheflowofpeopleisofgreatimportancetothehealthydevelopmentofthenationaleconomyandthesustainedandsteadysocialordersignificance.I

7、nthisdissertation,thethesismakeasystematicandin-depthstudyonthehumantrafficforecastinkeyurbanareas,improvethetheoreticalsystemofhumantrafficforecast,andprovideascientificandreliablemodelfortheschedulingofrelevantdepartments.AstheIMSIsimulationdataareselectedtosimul

8、atethehuman-flowdataforpredictiveanalysis,thethesisfirstintroducestheacquisitionsystemandproposesanewresearchmethodtoimprovethetransmissionreliab