[发明专利]一种基于小样本数据的公交客流预测方法在审
| 申请号： | 201910683646.7 | 申请日： | 2019-07-26 |
| 公开（公告）号： | CN110648010A | 公开（公告）日： | 2020-01-03 |
| 发明（设计）人： | 董红召;王乐恒;刘倩;胡文静 | 申请（专利权）人： | 浙江工业大学 |
| 主分类号： | G06Q10/04 | 分类号： | G06Q10/04;G06K9/62;G06Q50/30 |
| 代理公司： | 33201 杭州天正专利事务所有限公司 | 代理人： | 王兵;黄美娟 |
| 地址： | 310014 浙*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 一种基于小样本数据的公交客流预测方法，包括以下步骤：首先将杭州某线路的公交客流刷卡数据和扫码数据进行统计，得出公交客流变化规律。然后利用公交客流数据特性，提取公交客流数据特征。根据公交客流数据特征，建立公交客流支持向量机模型。最后求出客流预测值和客流实际值的均方误差验证客流预测模型的有效性。本发明通过利用某公交线路三日的扫码数据和刷卡数据，基于支持向量机模型，对第四日的公交客流进行预测，实例结果表明该预测结果具有较高的预测精度。 | ||
| 搜索关键词： | 公交客流 支持向量机模型 客流预测 数据特征 刷卡数据 预测 变化规律 公交线路 均方误差 实例结果 数据特性 预测结果 小样本 客流 验证 统计 | ||
【主权项】：
1.基于小样本数据的公交客流预测方法，包括以下步骤：/n(1)统计公交客流数据；/n将短期内的公交客流刷卡数据与扫码数据进行统计，统计公交线路每小时的客流量。/n(2)提取公交客流特征；/n根据短时公交客流的周期性将前三日同一时段内的公交客流作为特征变量，然后提取公交当日是否雨雪天气作为特征变量之一，最后提取是否节假日作为特征变量之一。式中：y为训练集实际值，n为训练样本数。/n(3)支持向量机客流预测模型建模；/nf(x)＝x
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G06 计算；推算；计数
G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法；其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
G06Q10-00 行政；管理
G06Q10-02 .预定，例如用于门票、服务或事件的
G06Q10-04 .预测或优化，例如线性规划、“旅行商问题”或“下料问题”
G06Q10-06 .资源、工作流、人员或项目管理，例如组织、规划、调度或分配时间、人员或机器资源；企业规划；组织模型
G06Q10-08 .物流，例如仓储、装货、配送或运输；存货或库存管理，例如订货、采购或平衡订单
G06Q10-10 .办公自动化，例如电子邮件或群件的计算机辅助管理
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