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針對城市軌道交通短時客流量預測問題,提出了一種基于自適應t分布變異的蝙蝠算法（ATM-BA）優化的小波神經網絡（WNN）預測模型（ATM-BA-WNN）。在基本蝙蝠算法（BA）中引入帶有線性遞減控制因子的自適應t分布變異,使其具有變異機制,能夠跳出早熟收斂。并將ATM-BA與WNN兩者相互耦合,利用ATM-BA優化WNN的參數配置,進而提高WNN的預測精度。運用ATM-BA-WNN模型對鄭州地鐵1號線短時客流量進行預測,并與傳統的WNN預測模型、BA優化的WNN（BA-WNN）預測模型以及支持向量機（SVM）預測模型進行比較。仿真結果表明,相較于其他3種模型,所建預測模型預測精度最高,擬合能力更強,誤差最小,從而證明了該模型在短時客流量預測領域的可行性及優越性。
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對各種城市軌道交通客流預測方法進行分析和比較,指出進行短期城軌客流預測的必要性。支持向量回歸方法作為以結構風險最小化原理為理論基礎的學習算法,可應用于軌道交通客流量預測。構建了城市軌道交通客流的預測模型,與BP神經網絡預測方法進行了比照試驗。
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