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城市軌道交通短期客流預測是列車運力配置和網絡化運營決策的基礎,預測結果的準確性、精細度及科學合理性決定了運營過程的安全性、運營組織的高效性和資源配置的均衡性.節假日(包括節前一日)客流與平日有明顯差異,不同節假日、不同車站的客流規律各異,預測過程同時面臨路網結構改變、歷史可用樣本少等問題,本文綜合考慮大型活動、惡劣天氣、車站周邊土地利用性質等影響因素,采用模糊C均值聚類法和一元線性回歸模型,構建了適用于路網結構發生改變的車站進、出站量預測模型,并結合北京市軌道交通歷史客流數據,對2015年清明節前一日車站進、出站量進行了預測,與神經網絡模型、多元回歸模型預測結果對比表明,本模型預測結果更好,全路網客運量誤差率為0.27%,車站平均預測誤差率為3.92%.
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