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    基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的軌道客流短期預(yù)測

    2016-12-26 11:03:07程浩徐昕
    電子技術(shù)與軟件工程 2016年22期
    關(guān)鍵詞:城市軌道交通客流預(yù)測

    程浩++徐昕

    摘 要

    本文主要以城市軌道交通的客流預(yù)測為研究對象,簡單介紹幾種目前國內(nèi)外主流的預(yù)測方法。之后運用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法,對上海軌道交通的實際客流做預(yù)測,并給出預(yù)測結(jié)果數(shù)據(jù)和分析。希望能夠通過對客流預(yù)測的研究,為城市軌道交通的調(diào)度與緊急情況下的疏散客流提供數(shù)據(jù)支持。

    【關(guān)鍵詞】城市軌道交通 客流 預(yù)測

    隨著全球城市現(xiàn)代化公共交通進程的不斷推進,軌道交通作為一種新型的具有較大運量、較高效率的公共交通方式具有巨大的優(yōu)勢,能夠有效的提高居民的出行效率、緩解城市的交通壓力,因此城市軌道交通在我國近些年發(fā)展迅速。隨著軌道交通客流量的增長,對于軌道交通的客流預(yù)測的研究也隨之而興起。通過精確的客流預(yù)測,可以為軌道運營單位提供相對準確的數(shù)據(jù)支撐。使其日常的運力配置、客運組織更合理,在緊急突發(fā)事件下的預(yù)警和疏散更高效。因此,對軌道交通客流短期預(yù)測和分析的研究顯得越來越重要。

    1 正文

    1.1 國內(nèi)外預(yù)測方法介紹

    軌道交通短期客流預(yù)測交通客流預(yù)測在國際上是一個比較活躍,但是預(yù)測結(jié)果一直不怎么不令人滿意的研究課題。因為軌道交通是一個有人參與的、時變的復(fù)雜系統(tǒng),具有高度的不確定性,這種不確定性給軌道交通客流預(yù)測帶來了困難。目前,在國內(nèi)外交通客流預(yù)測分析領(lǐng)域的很多專家學(xué)者也在進行這方面的研究,并有了一些成果。這里介紹幾種常用方法:

    1.1.1 基于四階段法的預(yù)測模型

    以1962年美國芝加哥市發(fā)表的《Chicago Area Transportation Study》為標志,作為一種交通規(guī)劃理論和方法得以誕生。它以居民出行調(diào)查為基礎(chǔ),由出行生成、出行分布、出行方式劃分、出行量分配四個階段組成。四階段法將研究對象劃分為交通小區(qū),并通過對區(qū)域內(nèi)人口、土地利用、就業(yè)情況、出行信息等相關(guān)資料進行綜合分析,建立數(shù)學(xué)模型,最終對客流總量進行預(yù)測。通過運營經(jīng)驗確定軌道交通站點客流吸引范圍,之后在此范圍內(nèi)進行出行調(diào)查。根據(jù)第36屆軌道交通國際會議的經(jīng)驗值,軌道交通站點客流吸引半徑為:在城市中心地區(qū),行人由所在地到達軌道交通車站,其步行距離大約為550米左右則較為合適;而在城市外圍區(qū),其步行距離應(yīng)該在八百至一千米左右則較為適宜。

    1.1.2 基于統(tǒng)計方法的預(yù)測模型

    例如時間序列預(yù)測模型(將被預(yù)測量按照時間順序排列起來,構(gòu)成一個連續(xù)的時間序列,并分析這組時間序列的過去變化,來推測今后可能的變化趨勢和變化規(guī)律)、卡爾曼濾波模型(卡爾曼濾波模型由Kalman于1960年提出的一種應(yīng)用廣泛的代控制理論方法。卡爾曼預(yù)測方法主要將控制理論中的卡爾曼模型應(yīng)用于交通客、的預(yù)測,由狀態(tài)方程和觀測方程組成的狀態(tài)空間模型描述交通系統(tǒng),并利用狀態(tài)方程、觀測方程和卡爾曼濾波預(yù)測交通流)。另外還有歷史平均模型、線性回歸模型、極大似然估計模型等。

    1.1.3 基于灰色馬爾科夫的預(yù)測模型

    其基礎(chǔ)理論——灰色理論,是由我國華中科技大學(xué)的鄧聚龍教授于上世紀80年代首先提出的理論。其理論概念為:通過少量的、不完全的信息,建立灰色微分預(yù)測模型,對事物發(fā)展規(guī)律作出模糊性的長期描述?;疑R爾科夫模型是采用灰色模型對客流數(shù)據(jù)進行擬合,分析和判斷大客流的變化趨勢,并在灰色預(yù)測基礎(chǔ)上進行馬爾科夫修正預(yù)測,相對單純采用灰色模型,預(yù)測精度和效果有較大提高。

    1.1.4 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測模型

    神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種新型的模擬人腦結(jié)構(gòu)及其功能的處理系統(tǒng),其利用大量的歷史數(shù)據(jù)訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,得到輸出對輸入的一種映射關(guān)系,利用這種映射關(guān)系對相應(yīng)的輸入可以得到相關(guān)的預(yù)測結(jié)果。在1943年,美國心理學(xué)家W.S.McCulloeh和數(shù)學(xué)家W.Pitts提出了MP模型,首次提出了對人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究。

    1.2 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測實例

    接下來,本文介紹利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一個軌道客流短期預(yù)測的實例,運用上海軌道交通的歷史實際客流數(shù)據(jù)做為時間序列,對網(wǎng)絡(luò)進行訓(xùn)練,進行之后某日的客流預(yù)測。

    BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是1986年由Rumelhart和McCelland為首的科學(xué)家小組提出的,是一種按誤差逆?zhèn)鞑ニ惴ㄓ?xùn)練的多層前饋網(wǎng)絡(luò),是目前應(yīng)用最廣泛的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型之一。他能學(xué)習(xí)和存貯大量的輸入-輸出模式映射關(guān)系,而無需事前揭示描述這種映射關(guān)系的數(shù)學(xué)方程。它的學(xué)習(xí)規(guī)則是通過信息的正向傳播和誤差的反向傳播這兩個過程來不斷調(diào)整網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值和閾值,使網(wǎng)絡(luò)的誤差平方和最小。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型拓撲結(jié)構(gòu)包括輸入層(Input)、隱層(Hidden)和輸出層(Output)。示意圖如圖1。

    其詳細原理,本文不再贅述。

    本文采用了2015年上海軌道交通從某日開始的連續(xù)100天的日客流總量的統(tǒng)計數(shù)據(jù),對其按時間序列進行排序,形成一組數(shù)據(jù)向量,記為:

    FlowData[i];其中i=1,2,……100。

    其分布圖如圖2。

    注:由于數(shù)據(jù)敏感性,本文僅作方法研究,不提供完整的準確客流數(shù)據(jù)。

    眾所周知,軌道交通日客流在大體趨勢上是隨著每周(也就是7天)有著周期性規(guī)律變化的(正如圖所示)。因此我們將FlowData進行重新整理,以每前7日客流為輸入項,第8日客流為輸出項。形成如下的輸入和輸出形式:

    Input[1]={ FlowData[1], FlowData[2] ……FlowData[7]};

    Output[1]= FlowData[8];

    ……

    Input[92]={ FlowData[92], FlowData[93] ……FlowData[98]};

    Output[92]= FlowData[99];

    一共92組訓(xùn)練數(shù)據(jù),進行BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練學(xué)習(xí)。在訓(xùn)練學(xué)習(xí)效果達到在一定的誤差范圍之內(nèi)后,采用:

    NewInput[]={FlowData[93], FlowData[94] ……FlowData[99]}

    作為網(wǎng)絡(luò)的輸入,讓網(wǎng)絡(luò)模擬計算,輸出結(jié)果,與實際結(jié)果FlowData [100]進行對比分析。

    本文采用AForge.Net中的Neuro神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)庫所封裝的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法進行編程,實現(xiàn)上述過程,其核心代碼如下:

    //建立網(wǎng)絡(luò)

    ActivationNetwork network = new ActivationNetwork(

    new BipolarSigmoidFunction(sigmoidAlphaValue),

    7, 14, 1);

    //采用BP學(xué)習(xí)算法

    BackPropagationLearning teacher = new BackPropagationLearning(network);

    //訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)

    double error = teacher.RunEpoch(input, output);

    //模擬計算結(jié)果

    double result = network.Compute(networkInput);

    運行結(jié)果:

    FlowData [100]真實值為5561126;經(jīng)過BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練學(xué)習(xí)后,計算得出的預(yù)測值為5737446。誤差為3.17%。由此可以看出BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是比較適用于預(yù)測短期的單日客流的。當網(wǎng)絡(luò)經(jīng)過一定數(shù)據(jù)量的訓(xùn)練,網(wǎng)絡(luò)的誤差在一定范圍內(nèi)后,進行計算預(yù)測,則預(yù)測的精度和效果會比較理想。

    2 展望

    本文探討了軌道客流短期預(yù)測的一些方法,并利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),進行了一個簡單的實例試算短期日客流的預(yù)測,還未能進行更加深入的研究。基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的軌道交通預(yù)測應(yīng)該是一個比較好的方法和研究方向。如果要進行準實時客流的預(yù)警(即在更短、更細分的時間段內(nèi)做客流預(yù)測),則需更為細致的歷史數(shù)據(jù)和實時數(shù)據(jù)的支持。

    參考文獻

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    [11]Rumelhart D E,Hinton G E,Williams R J.Learing representations by back-propagation errors[J].Nature,1986(323):533-536.

    作者簡介

    程浩(1984-),男,上海市人。碩士學(xué)位?,F(xiàn)為上海交通大學(xué)機械與動力工程學(xué)院工業(yè)工程專業(yè)2014級碩士研究生。研究方向為企業(yè)需求預(yù)測。

    徐昕(1981-),男,上海市人。碩士學(xué)位?,F(xiàn)為上海交通大學(xué)機械與動力工程學(xué)院工業(yè)工程專業(yè)2014級碩士研究生。研究方向為信息網(wǎng)絡(luò)資源管控。

    作者單位

    上海交通大學(xué)機械與動力工程學(xué)院 上海市 200240

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