张清泉 万江云

摘要：轨道交通客流量是城市轨道运营组织的依据，由于客流的随机性、不确定性，客流预测难度较大。为了更加准确的预测城市轨道交通的客流量，便于制定轨道交通运营计划，本文采用基于神经网络的轨道交通客流预测方法。该方法通过对以往日客流数据的分析，针对客流的非线性特征，构建神经网络时间序列模型对轨道客流量进行预测。

关键词：

引言

短时客流预测研究受到了众多学者的关注。迄今为止，已有许多理论和方法应用于短时客流预测，主要有基于线性系统的预测方法、基于知识发现的智能模型的预测方法、基于非线性系统理论的预测方法、基于组合模型的预测方法[1]。

1.神经网络简介：

神经网络（NN）又称为人工神经网络（ANN）神经网络是一种运算模型，由若干个神经元（节点、单元）和相互之间连接的加权连接构成，具有非线性、非局限性、非常定型和非凸性的特点。神经网络分为静态神经网络和动态神经网络，而动态神经网络又可分为有记忆功能和无记忆功能[2]。

2.客流特征分析

除法定节假日外，客流呈7天周期性变化，周一至周日呈“V”字型变化规律，周一至周三客流呈下降趨势，周三至周日客流呈上升趋势，周三客流最少。法定节假日客流会较大幅度增长。

3.基于神经网络的轨道交通日客运量预测

以郑州市2014年3月1日—5月31日的地铁日客运量（见表1），运用matlab神经网络时间序列工具箱对客流进行预测。设置训练数据64个，测试数据14个，验证数据14个，经多次模拟试验，选取延迟步数为4、隐层神经元为12的神经网络结构（如图2所示），进行预测。……