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基于SSA-ARMA的公交短时客流实时预测: 收藏
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引用; 《计算机工程与设计》2019年第5期40卷 1489-1494页; 作者：王茜竹江德潮徐瑞"新一代信息网络与终端"重庆市协同创新中心重庆400065 重庆邮电大学电子信息与网络工程研究院重庆400065; 客流量是公交运营调度的依据,为及时掌握客流短时变化情况,利用IC卡和公交车GPS等数据,提出一种基于时空匹配的乘客上车站点识别算法,快速全面地完成客流数据统计;在此基础上,提出一种基于奇异谱分析(singular spectrum analysis,SSA)-...; 客流量是公交运营调度的依据,为及时掌握客流短时变化情况,利用IC卡和公交车GPS等数据,提出一种基于时空匹配的乘客上车站点识别算法,快速全面地完成客流数据统计;在此基础上,提出一种基于奇异谱分析(singular spectrum analysis,SSA)-自回归移动平均(auto regression moving average,ARMA)的短时客流预测方法。以重庆市2016年5月的公交数据进行验证,实验结果表明,模型预测准确度与支持向量机、BP神经网络等算法相比有明显提升且计算耗时短,具有实用价值。; 来源：详细信息评论

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