杨信丰　刘兰芬

(兰州交通大学交通运输学院　兰州　730070)



基于AP聚类的支持向量机公交站点短时客流预测*

杨信丰刘兰芬

(兰州交通大学交通运输学院兰州730070)

摘要：公交站点短时客流预测是公交调度决策的基础，文中设计了一种基于AP聚类算法的支持向量机用于公交短时客流预测.该方法利用AP聚类算法将客流调查数据划分为若干个聚类子集，对每一子集建立支持向量机预测模型，并采用遗传算法对预测模型的参数进行优化选择.该方法在兰州市快速公交站点客流数据统计的基础上进行实例分析，结果表明：设计的遗传算法可以有效解决支持向量机模型中的参数优选问题，使用AP聚类算法对客流数据进行分类可以提高支持向量机的预测精度，该预测方法可有效的对公交车站客流进行短时预测.

关键词：公交；短时客流预测；支持向量机；AP聚类算法；遗传算法

杨信丰(1978- )：男，博士，副教授，主要研究领域为运输系统分析与决策.

*国家自然科学基金项目(批准号:61164003, 61364026)、教育部人文社会科学研究项目(批准号:13XJC630017)、甘肃省自然科学基金项目(批准号:1310RJZA032,148RJZA052)资助

0引言

公交是一种高效利用道路资源的交通方式.掌握客流变化规律、准确预测客流是公交企业科学制定运营计划的基础和关键[1].公交站点短时客流预测是智能公交调度系统中重要的决策基础与技术支持[2].

短时客流的随机性和时变性使得短时客流预测与中长期客流预测存在显著差异.公……