Transit flow is the basement of transit planning and scheduling. The paper presents a new transit flow prediction model based on Least Squares Support Vector Machine (LS-SVM). With reference to the theory of Support Vector Machine and Genetic Algorithm, a new short-term passenger flow prediction model is built employing LSSVM, and a new evaluation indicator is used for presenting training permanence. An improved genetic algorithm is designed by enhancing crossover and variation in the use of optimizing the penalty parameter γ and kernel parameter s in LS-SVM. By using this method, passenger flow in a certain bus route is predicted in Changchun. The obtained result shows that there is little difference between actual value and prediction, and the majority of the equal coefficients of a training set are larger than 0.90, which shows the validity of the approach. Santrauka Tranzito srautas yra tranzito planavimo ir eismo tvarkaraščių sudarymo pagrindas. Straipsnis pateikia naują tranzitinio srauto prognozavimo modelį, grindžiamą mažiausių kvadratų atraminių vektorių metodu (Least Squares Support Vector machine, LS-SVm). Remiantis atraminių vektorių metodu (Support Vector machine) ir genetiniu algoritmu (Genetic Algorithm), sudarytas naujas trumpalaikis keleivių srauto prognozavimo modelis, pasitelkiant LS-SVM ir pristatomas naujas vertinimo rodiklis. Taikant naują metodą prognozuojamas keleivių srautas konkrečiame autobuso maršrute Čangčuno mieste Kinijoje. Gautos prognozės rezultatai lyginami su faktiniais. Резюме Транзитный поток – основной фактор при планировании транзита и составлении расписаний движения. В статье представлена новая модель прогноз*а транзитного потока, основанная на методе опорных векторов с квадратичной функцией потерь (Least Squares Support Vector machine – LS-SVm). Представленный новый метод используется для прогноза потока пассажиров на конкретном автобусном маршруте города Чаньчуня (Китай). Результаты прогноза сравниваются с фактическими результатами. Reikšminiai žodžiai: keleivių srautas, tranzito srautas, prognozė, mažiausių kvadratų atraminių vektorių metodas (LS-SVm), atraminių vektorių metodas, genetinis algoritmas, transportas Ключевые слова: поток пассажиров, транзитный поток, прогноз, метод опорных векторов с квадратичной функцией потерь (LS-SVm), метод опорных векторов, генетический алгоритм, транспорт


    Zugriff

    Download


    Exportieren, teilen und zitieren



    Titel :

    The use of LS-SVM for short-term passenger flow prediction / Mažiausių kvadratų atraminių vektorių metodo taikymas trumpalaikiam keleivių srautui prognozuoti /


    Beteiligte:
    Qian Chen (Autor:in) / Wenquan Li (Autor:in) / Jinhuan Zhao (Autor:in)


    Erscheinungsdatum :

    2011




    Medientyp :

    Aufsatz (Zeitschrift)


    Format :

    Elektronische Ressource


    Sprache :

    Unbekannt





    Short-term subway station entering passenger flow volume prediction method

    LYU LINGLING / HU DELAI / CHANG RUI et al. | Europäisches Patentamt | 2023

    Freier Zugriff

    Short-term Passenger Flow Prediction of Subway Station Based on PSO_LSTM

    Song, Zhenyang / Xu, Jie / Li, Boyu et al. | Springer Verlag | 2022


    Short-term Passenger Flow Prediction of Subway Station Based on PSO_LSTM

    Song, Zhenyang / Xu, Jie / Li, Boyu et al. | British Library Conference Proceedings | 2022


    Sequential Framework for Short-Term Passenger Flow Prediction at Bus Stop

    Gong, Min / Fei, Xiang / Wang, Zhi Hu et al. | Transportation Research Record | 2014