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基于支持向量机模型的地铁进站客流量预测(3)
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摘要：对比可知，使用SVM模型预测结果平均相对误差为18.21%，主要为序号17和18，即22:00—24:00时段的预测误差较大，在22:00—24:00时段客流进站量较其他时段少，
对比可知，使用SVM模型预测结果平均相对误差为18.21%，主要为序号17和18，即22:00—24:00时段的预测误差较大，在22:00—24:00时段客流进站量较其他时段少，SVM模型对该时段预测拟合较差。使用GA-SVM模型主要为序号14和16，即在19:00—22:00时段的预测误差较大，最大误差为44.15%，是因为在参数寻优时GA算法易发生收敛早熟，从而影响了整体的预测效果。
笔者提出改进支持向量机模型预测方法，即PSO-SVM模型方法能有效地改善地铁进站客流量预测误差，预测精度更高，将该方法预测地铁进站客流量是可行的。
表2 不同模型预测误差结果Tab.2 Prediction results of different models方法平均相对误差RME/%最大相对误差/%.57
3结论
考虑到地铁的客流特性，运用支持向量机模型，结合SVM工具箱对客流数据进行学习训练，运用粒子群优化算法进行参数寻优从而改进支持向量机模型，并通过预测数据与原始数据对比验证了预测的有效性。结果表明，该模型(PSO-SVM)较传统的SVM模型、GA-SVM模型的客流量预测结果具有更好的预测效果，可用于地铁进站客流量的预测研究。本文的训练数据仅为两周的日常进站数据，随着支持向量机理论的不断发展，今后也可从模型组合方面对本课题进行更为深入的研究。若采集更为丰富的进站客流数据，还可进一步改善模型预测误差，提高预测精度。
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文章来源：《交通运输工程学报》 网址: http://www.jtysgcxb.cn/qikandaodu/2020/1024/411.html