一种公交短时客流的预测方法

摘要

本发明公开了一种公交短时客流的预测方法，其包括以下步骤：将公交IC卡的乘客数据按预设的时间间隔(如5min)进行聚合；以周、日和时间间隔为尺度建立相应的时间序列，分析时间序列的平稳性、季节性和异方差性；根据时间序列的特性建立相应的时间序列模型；根据单一模型的预测结果，利用卡尔曼滤波及交互多模型算法建立混合模型对客流进行精确预测。本发明充分考虑了城市公交客流在不同时间尺度上的时变特征，相比传统的非参数模型获得了较高的预测精度。

主权项

一种公交短时客流的预测方法，其特征在于：其包括以下步骤：1)对从公交IC卡数据中获取的公交客流历史数据按指定的时间间隔聚合；2)从周、日和时间间隔三个时间尺度建立时间序列；3)检验时间序列的平稳性和季节性，并对非平稳时间序列进一步校验异方差性，根据时间序列的时变特征建立相应的时间序列预测模型，分别对客流进行预测；4)基于单一模型的预测结果，利用卡尔曼滤波及交互多模型算法建立混合预测模型；5)利用所述预测模型预测短时公交客流。