摘要:地铁在人们出行中起到非常重要的作用,同时地铁的客流量也是衡量城市中地铁交通组织的重要数据,地铁在一年中客流的随机性大,影响客流量大小的因素多,对研究客流量、预测客流量加大了难度。为了得到更好的预测结果,本文针对影响地铁客流量的因素进行分析,从乘客自身的角度和地铁周边环境寻找与地铁有关联的因素,通过若干调查问卷得到年龄、职业、收入水平、能否直达上班地点4大主要因素。最后为了进行预测分析,将数据进行归一化处理,运用非线性的支持向量机在Python的进行预测2019年4.15日以及2019年4.17日的杭州地铁1号线的客流量。经过误差研究分析4.15日的预测结果误差分析优于是4.17的预测结果,分别是最大误差为14.34%,最小为0.04%,平均相对误差为3.76%和4.17号的最大误差为21.34%,最小为1.46%,平均相对误差为4.76%。故支持向量机可以有效进行预测,适用于短期和不确定的环境的客流量预测。
关键词:杭州地铁;支持向量机;关联性分析;客流量
目录
摘要
Abstract
1 绪论-4
1.1 研究背景和意义-4
1.2 国内外研究现状-5
1.2.1国外研究现状-5
1.2.2 国内研究现状-5
1.2.3 地铁的优势-5
2 影响选择地铁出行需求因素分析-6
2.1 乘客自身因素对出行选择的影响因素和关联性验证-7
2.2 地铁路线周边环境对出行选择地铁的影响-9
3 地铁流量预测模型-10
3.1 支持向量机原理-10
3.2 基于杭州地铁1号线实例分析-11
4 实例预测结果及分析-13
5 总结与改进-15
参考文献-16
致谢-17