基于数据挖掘的高速铁路客流时空分布特征分析
高速公路交通流数据挖掘与分析

高速公路交通流数据挖掘与分析随着交通工具的发展和道路基础设施的改善,现代交通越来越便捷、快速,但也带来了更高的交通密度和更复杂的交通状况。
在这样的背景下,如何更好地利用交通数据对交通状况进行分析,对路网规划和管理提供科学依据,成为了现代交通领域的热门话题。
其中,高速公路交通流数据的挖掘与分析,尤为重要。
一、高速公路交通流数据的来源及特点高速公路交通流数据的来源就是高速公路上的交通工具。
高速公路上的交通工具可以通过一些设备或传感器来提供诸如速度、车道占用、通行量等数据,这些数据可以被收集并用于后续的分析。
但是,高速公路上的交通工具的速度、方向等信息都是瞬时变化的,因此高速公路交通流数据的采集和处理需要高效、准确的技术手段和算法。
高速公路交通流数据的特点主要表现为以下几个方面:1、交通流数据具有时空关联性,在时间上存在一定的周期性和规律性;2、数据量大,需要借助计算机技术进行处理和分析;3、存在较大的数据噪声和缺失值,需要进行数据处理和补齐;4、数据具有不确定性,需要通过统计学方法进行信度分析。
二、高速公路交通流数据的挖掘与分析方法为了更好地利用高速公路交通流数据对交通状况进行分析,需要借助一定的数据挖掘与分析方法。
常用的方法主要包括:1、时空交通流分析法时空交通流分析法是基于GIS空间技术和交通流量空间可视化技术,对交通地理信息数据进行加工处理,并实现交通流量和速度空间可视化效果的一种交通信息处理方法。
可以快速生成高速公路交通流特性的空间可视化效果,对交通状况有较好的了解。
2、因子分析法因子分析法是利用统计学方法将一组相关的变量转化为一组不相关的因子的一种方法,可以根据高速公路交通流量、速度、占用车道数等多个指标的变化,进一步识别和建立交通流量模型,从而预测交通状况的变化趋势,分析交通拥挤度、瓶颈点等问题。
3、聚类分析法聚类分析法是通过对交通流量数据进行分类分析,得到不同类别交通流量的特性分布,从而对高速公路交通流量进行分群和分类,更好地理解高速公路交通流量的空间分布规律。
基于时空数据挖掘的铁路客流预测方法

基于时空数据挖掘的铁路客流预测方法
徐薇;黄厚宽;秦勇
【期刊名称】《北京交通大学学报》
【年(卷),期】2004(028)005
【摘要】提出了一种新的基于时空数据挖掘的铁路客流预测方法,该方法一方面采用统计学原理对目标对象本身的时序进行预测,另一方面通过神经网络解算相邻对象的空间影响,最后使用线性回归得到综合预测结果.采用该方法对某铁路直通区段2004年春运期间旅客总发送量进行预测,与不考虑空间影响的预测方法相比,预测精度有所改善.
【总页数】4页(P16-19)
【作者】徐薇;黄厚宽;秦勇
【作者单位】北京交通大学,计算机与信息技术学院,北京,100044;北京交通大学,计算机与信息技术学院,北京,100044;中国铁道科学研究院,电子所,北京,100081【正文语种】中文
【中图分类】U239.13
【相关文献】
1.基于客流性质的铁路客流预测方法 [J], 宋嘉雯;瞿何舟
2.基于改进MD模型的川藏铁路诱增客流预测方法 [J], 张锦; 徐君翔; 郭静妮
3.基于MLPs-dynFWA模型的高速铁路短时客流预测方法研究 [J], 李和壁;梁家健;高扬
4.一种基于校历的春运铁路客流量预测方法 [J], 孙立炜
5.一种基于校历的春运铁路客流量预测方法 [J], 孙立炜
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基于时空序列的铁路客运量数据挖掘预测

基于时空序列的铁路客运量数据挖掘预测第26卷,第4期2005年7月中国铁道科学CHINARAIIAYSCIENCEV01.26No.4July,2005文章编号:1001—4632(2005)04—0130—06基于时空序列的铁路客运量数据挖掘预测王艳辉,贾利民,王卓,秦勇(北京交通大学交通运输学院,北京100044)摘要:在分析铁路客运量数据的时空复杂性特征的基础上,以铁路假日运输管理系统中春运期问的客运量数据为依据,采用BP神经网络的数据挖掘方法进行铁路客运量数据挖掘预测研究.通过BP神经网络的建模方法把客运量的空问属性,数据属性和时间属性有机地结合起来,将数据的建模含于网络的数值当中.网络在学习过程中系统误差始终保持持续稳定的下降趋势,没有产生局部振荡和陷入极小现象,整个学习过程中系统稳定性较好.各样本之问的期望输出和实际输出之问吻合较好,从而证明所采取的数据处理方法的有效性和网络学习参数的合理性.根据BP神经网络得到的预测模型在仿真试验中的期望输出和实际输出之问吻合较好,预测的客运量和实际客运量数值非常接近.关键词:时空序列;铁路客运量;BP神经网络;数据挖掘中图分类号:U293.13文献标识码:A铁路客运量受多种因素的影响,随时间和空间的不同在动态地发生变化,具有明显的时空特征.铁路客运量的预测属于非线性领域和非连续范畴,具有非确定性特征,作者采用BP神经网络对铁路客运量进行时空数据挖掘预测研究.1铁路客运量数据的时空复杂性特征铁路客运量数据的时空复杂性特征主要表现在以下几个方面.1)海量的数据海量数据常使一些方法因算法难度或计算量过大而无法得以实施,因而数据挖掘的任务之一就是要创建新的计算策略并发展新的高效算法克服由海量数据造成的技术困难.2)客运量数据空间属性之间的非线性关系客运量数据空间属性之间的非线性关系是客运量数据具有空间系统复杂性的重要标志,其中蕴含着系统内部作用的复杂机制,因而在数据挖掘时被作为客运量空间数据挖掘的主要任务之一.3)客运量数据空间的尺度特征客运量数据空间的尺度特征是指空间数据在不同观察层次上所遵循的规律以及体现出的特征不尽收稿日]朗:2004—06-22作者简介:王艳辉(1974一),男.河北保定人,博士后.基金项目:国家自然科学基金资助项目(60332020)相同.尺度特征是空间数据复杂性的又一表现形式,利用该性质可以探究空间信息在概化和细化过程中所反映出的特征渐变规律.4)客运量数据信息的模糊性客运量数据复杂性的另一个特征就是空间信息的模糊性.模糊性几乎存在于各种类型的空间信息中,如空间位置的模糊性,空间相关性的模糊性以及模糊的属性值等.5)客运量数据的时间属性客运量数据是一个时间序列,其数值的变化与时间密切相关.2铁路客运量数据挖掘预测建模方法由于客运量数据属性的特殊性和复杂性,面向具有时空属性的客运量数据挖掘方法主要需要解决以下三方面的问题.1)客运量数据模型的建立.即怎样通过建模把客运量数据的空间属性,数据属性和时间属性有机地融合在一起.2)数据挖掘.即怎样解决客运量数据的空间问题;怎样在数据挖掘时考虑时间关系;二者又如何有效地结合在一起.第4期基于时空序列的铁路客运量数据挖掘预测131 3)知识的表达.即如何直观地表达空间个体的时间关系.采用BP神经网络的数据挖掘方法进行铁路客运量数据挖掘预测研究.通过神经网络的建模方法将客运量的空间属性,数据属性和时间属性有机地结合起来,在充分考虑时间关系的基础上解决数据的空间问题,将数据的建模含于网络的数值当中,使其具有强大的学习能力和适应能力,有效地解决时空数据的复杂性和非线性问题.2.1客运量数据BP神经网络的建模2.1.1学习样本的选取及预测属性以铁路假日运输管理系统中春运期间的客运量数据为依据,将北京路局,郑州路局,济南路局,呼和浩特路局和沈阳路局的1994年一2002年春节前19d到节后25d的每天直通客运发送量数据组成学习样本;以上述北京路局的2003年相应的数据作为预测数据进行预测.预测属性为:1)客流预测的时间范围是春运期间,从节前19d到节后25d;2)客流预测的时间间隔是天;3)预测的属性是旅客发送量;4)预测是宏观预测,对路局的旅客发送量进行预测;5)数据的来源是18点系统.2.1.2客运量数据的时空建模对于路局间的旅客出行来说,距离较远的路局间的旅客出行没有距离较近的路局间的旅客出行频繁,邻近的路局间具有较大的关联性¨J.为此,把北京路局邻近的沈阳路局,济南路局,呼和浩特路局和郑州路局组成时空序列模型.图1为建模过程中的空间序列模型.定:图1路局空间序列建模模型在铁路客运量时空序列建模研究中,做如下规z为郑州路局第年的客运量,z+为郑州路局第年春节前(后)第d的客运量;同样,对呼和浩特路局,沈阳路局,济南路局,北京路局分别以,S,J,B表示第年客运量,h+,8+,J+,b+表示第年春节前(后)第d的客运量.为了表述方便,规定z.,z.,…,z分别为郑州路局1994年,1995年,…,2003年的客运量,20_I9,20_I8,…,20+0,20+l,…,20+25分别为1994年春节前第19d,春节前第18d,…,春节,春节后第1d,…,春节后第25d的客运发送量.对于其他路局也是如此.从空间上来讲,将北京路局相邻的4个路局客运发送量的时间序列设为X.圳,X.圳,…,X.+.,X0+I’…,X0+25,X卜l9,X卜l8,…,Xl+0,XI+l,…,_I9,…,x+25(k=0,1,…,9).其中,X0一l9={20一l9,h0一l9,80一l9,J0一l9},X0一l8= {20_I8,h0_I8,80圳,J0_I8},依次类推,X9+0={z+.,h+.,8+.,J+.}等等.而对于北京路局,其时间序列为b3_I9,b3_I8,…,b3+25,b4_I9,b4_I8,…,b4+25,…,b—l9,b一l8,…,b+25(i=3,4,…,9).从时间上来讲,将4个路局连续3年的同一天客运发送量数据和北京路局的第4年同一天客运发送量数据组成一个相应的时间序列进行建模研究,即将+,X(川)+,X()+,b(州)+作为一个时间序列.在这个序列中融合了客运发送量的空间和时间因素,其中墨+,X(川)+,X()+将作为BP神经网络的输人因素,而相应的b(将作为BP神经网络的输出因素.1994年一2001年春运期间的4个路局客运发送量数据和北京路局1997年一2002年客运发送量数据作为BP神经网络的学习样本进行训练研究.按照上述的思想和约定,最终的学习样本的时空数据模型如图2所示.2.2数据的归一化处理通过对5个路局1994年—2003年的数据统计分析发现,各路局的客运量相差悬殊,具体见表1.表11994年一2003年5个路局客运数据统计情况表单位:人?d堕旦垒整塑堂堑旦塑旦鱼旦堕旦室旦最大客运量47097233505113784566582377484最小客运量3306677131831515948988147132中国铁道科学第26卷学习样本输入0一l9,h0一l9,S0一l9,0l9,l—l9,hi-19,s1-19,l一19,Z219,h2—19,2—19,J2—190一l8,h0一l8,S0一I8,0l8,l—l8,h1-18,Sl—l8,Jl18,Z2—18,h2—18,2—18,J218{0—0,h0—0,500,0—0,l一0,hl0,5l一0,l一0,2—0,h2—0,52—0,2—0}{0+l,h0+l,50+l,J0+l,l+l,hl+l,5l+l,Jl+l,2+l,h2+l,52+l,2+l}0+25,h0+25,S0+25,0+25,l+25,h1+25,SI+25,l+25,Z2+25,h2+25,2+25,3’2+25ll9,hl—l9,Sl—l9,l—l9,2l9,hz—l9,S2l9,J2一l9,Z3l9,h3_19,3一l9,J3—19l—l8,h1-18,Sl—l8,l—l8,2一l8,h2一l8,S2一l8,2一l8,Z3l8,h3-18,3数据大的多.因此,由于路局间的数据过分悬殊,若直接采用神经网络进行直接学习,势必造成学习结果不收敛,必须采取一定的数据处理方法对数据进行处理.为了保证归一化的数据落在[0,1]之间,采用式(1)对数据进行归一化处理.n’z=7_—(z—z~)+0.3(1)式中:z为归一化后的值;z~为相应路局中所有客运量数据中的最大值;z~为相应路局中所有客运量数据中的最小值;z为对应的实际客运值.例如,对于呼和浩特路局,由表1中可知,z~=47097,z~=3306,代入式(1)得z=7_————(z一33O6)+0.34709733O6)一,一..’(2)按照上述处理方法,将所有数据进行归一化处理后,根据时空数据建模方法组成相应的学习样本.学习过程如图3所示.)A11.-垩F■i后\,/,,按归一化公式进行,/\[:数据归一化处理\\按归一化公式进行...//[=]数据归一化处理\一●按归一化公式进行/数据归一化处理一\按归一化公式进行//V数据归一化处理’\图3BP神经网络学习流程图麟;;;第4期基于时空序列的铁路客运量数据挖掘预测’133 3网络参数设计及训练结果分析3.1网络参数设计(1)输入层与输出层节点的确定输入层节点与输出层节点的个数往往是由具体问题而决定[2].输入的因素为呼和浩特路局,济南路局,沈阳路局,郑州路局4个路局的连续3年的同一天直通客运量数据,共12个因素,从而确定输入层的节点数为12个;又由于这些分级指标决定输出结果——北京路局的后一年的同一天直通客运量,所以输出层节点数为1个.(2)隐含层层数及节点数的确定误差精度的提高有两种途径:一是增加隐含层的层数;二是增加隐含层节点个数.综合以上因素,并基于文献[3]和文献[4],采用具有两个隐含层的BP神经网络.对于隐含层单元数的选择是一个十分复杂的问题,它与问题的要求,输入和输出单元的多少都有直接关系.隐单元数太少,网络不能训练出来,或网络不”强壮”,不能识别以前没有看到的样本,容错性差;隐单元数太多,又使学习时戒过长,误差也不一定最佳,因此存在一个最佳的隐单元数.对于如何确定最佳隐单元数的个数,目前尚无确定的办法,实际应用中要通过试算靠经验选取.最佳节点数将采用下面的公式:L:+c(3)式中:为第i隐含层的节点数;m为输入节点数;为输出节点数;c,为介于1~10的常数.这里m:12,=1,经过多次对比训练,若选取cl=4,则Ll:8;若选取c2:2,则L2=6.(3)初始权值的确定取初始权值为(一1,1)之间的随机数.(4)学习速率确定一般选取适中的学习速率,选取范围在0.O1~0.80之间j,在此取学习速率为0.40.(5)学习动量的确定动量法降低了网络对于误差曲面局部细节的敏感性,有效地抑制网络陷于局部极小.本文的学习动量为0.3.(6)期望误差的确定期望误差值是通过对不同期望误差网络的对比训练来选取的.本文经过多次对比训练,选取样本期望误差为0.002.3.2网络训练结果及分析网络训练在Matlab6.1环境下进行.经过37917步的学习运算后,系统达到了期望的学习误差.图4是网络分别学习到2500步,5000步, 10000步和37917步时的误差变化曲线,图5是各样本输出节点的实际输出和期望输出的对比图. 椭外LOlooO2000300040005000学习步数(b)5000步时椭外学习步数(c)10000步时\O50o010ooOl5oo02OooO25oo0300o035ooO学习步数(d)37917步时图4网络学习误差变化曲线从图4可以看出,网络在学习过程中系统误差始终保持持续稳定的下降趋势,没有产生局部振荡和陷134中国铁道科学第26卷入极小现象,整个学习过程中系统稳定性较好.从图5可以看出,各样本之间的期望输出和实际输出之间吻合较好,从而证明所采取的数据处理方法的l_00.90.8蠢幡0.60.50.4有效性和网络学习参数的合理性.4时空数据模型在铁路客运量仿真预测中的应用以2000年一2002年4个路局春运期间各天的实际直通客运量为例,对2003年北京路局直通客运量进行预测研究,并与实际直通客运量进行比较.对于BP神经网络的输出,则按照式(1)进行反算得出真实的客运量.表2为北京路局实际直通客运量与预测客运量结果的比较表.图6为2003年北京路局实际客运量与预测客运量数据对照图.表22003年北京路局实际直通客运量与预测客运量结果的比较表在表2中,绝对差值=l实际运量一预测运量1.相对误差=型篱毳×100%.由表2和图6可以看出,在预测的北京路局45d客运数据中,实际客运量与预测客运量之间的实际差值最大的为春节前第4d,为23062人,最小的为春节前第1d,为911人;相对误差最大的为春节后第12d,为8.81%,最小的为春节后第4d,为0.38%.由此可见,实际的客运量和预测的客运量数值是非常接近的,从而进一步证明了网络学习的有效性和所建时空数据模型的合理性.5结论通过BP神经网络的建模方法把客运量的空间第4期基于时空序列的铁路客运量数据挖掘预测135属性,数据属性和时间属性有机地结合起来,将数据的建模含于网络的数值当中,使其具有强大的学-<■煳婶栏[1][2][3][4][5]春节前后天数,d图62003年北京路局实际客运量与预测客运量数据对照图习能力和适应能力.研究结果表明,根据BP神经网络得到的预测模型对铁路客流数据有很好的预测效果,说明该预测模型是可信的,有效地解决了时空数据的复杂性和非线性问题.本预测方案是完全数据驱动的,是定量的,具有一定局限性.因此可以采用该方法做进一步的研究,如采用不同的建模方式,对车站间的客运量数据做出决策时附加一定的定性分析,对客运量数据的时空性等进行研究,以弥补完全数据驱动的不足.另一方面,总运量预测只是运量预测一个方面的研究内容,在此基础上进一步考虑客流在具体发到地点和具体线路上的分布问题,可对具体运输产品的运量在空间位置分布上进行研究和预测.参考文献赖文彬.面向具有空间属性系统的数据挖掘方法[D].北京:北京交通大学,2004. HechiNielsenR.TheoryoftheBackPropagationNeuralNetwork[J].ProcofIJCNN,1989,(1):593--60 3.王艳辉.地下动态开挖地表移动机理及智能预测系统研究[D].北京:北京科技大学,2003. Ghaboussi,GarretJ,JrJH,eta1.Knowledge-BasedModelingofMaterialBehaviorwithNeuralNetwor ks[J].JournalofEngineeringMechanicsDivision,ASCE,1991,117(1):132—153.闻新,周露,王丹力,等.Matlab神经网络应用设计[M].北京:科学出版社,2001. StudyonPrediction0fRBasedonailwayPassengerTrafficV olumeTime—spaceSerialWANGY an—hui,JIALi—min,WANGZhuo,QINY ong (SchoolofTrafficandTransportation,BeijingJiaotongUniversity,Beijing100044,China)Abstract:Inaccordancewiththepassengertrafficvolumedataofrailwaysduringspringfestivalofrailw a yholi—daytrafficmanagementsystem,theBPNeuralNetworkisadoptedtopredictthepassengertrafficvolume ofrailwaysindataminingbasedonanalyzingthespatic~temporalcomplexitycharacterofrailwaypasseng erticketinthispaper.Thespatialattribute,dataattributeandtimeattributeofthepassengertrafficvolumeofrailwa ysareorganicallysyncretizedbytheBPneuralnetworkmodeling,andthedatamodelingiscontainedinthed ataofthenetwork.Thesystemaverageerrorisgraduallyapproachingtotheanticipantsystemaverageerrorand thestabilityofthesystemisbetterinthecourseoflearning.whichdoesnotengenderlocalconcussionandtrap inlo—calminimum.Theanticipantandtheactualoutputresultsofallthesegmentsareverysimilarwhichisprov ed thatthedataprocessingmethodiseffectiveandtheparametersofBPneuralnetworkarereasonable.Thesi mula—tionresultsshowthattheanticipantandtheactualoutputresultsareverysimilar,andatthesametime,the3 n—ticipantandtheactualoutputresultsofthepassengertrafficvolumeareveryproximity.Keywords:Time—spaceserial;Railwayspassengertrafficvolume;BPneuralnetwork;Datamining (责任编辑刘卫华)。
基于数据挖掘的高速铁路负荷分布特性研究

成都工业学院学报
JOURNAL OF CHENGDU TECHNOLOGICAL UNIVERSITY
DOI:10.13542 / j.cnki.51-1747 / tn.2018.02.010
Vol.21ꎬNo.2 Jun.ꎬ2018
基于数据挖掘的高速铁路负荷分布特性研究
Abstract: In order to obtain the load probability distribution characteristics of high ̄speed railwayꎬ data mining technology was applied to analy the measured data of high ̄speed railway in this paper. Firstꎬ the measured das of the digital features and the study of histograms of probability distributions were carried out. Finallyꎬ the Rayleigh distribution was used to fit the probability density function of high ̄speed railway load. The root mean square error analysis results were basically within 0.1. This method can simply and effectively construct a probability model for high ̄speed railway loads. It can be used for load forecasting of new high ̄speed railways and analysis and calculation of relevant quantities. Keywords: data miningꎻ rayleigh distributionꎻ probability density
基于数据挖掘技术的交通流量分析

基于数据挖掘技术的交通流量分析本文探讨数据挖掘技术的交通流量分析中的应用,利用某市两个多月出租车GPS数据,选择时序回归算法,通过分析连续的出租车GPS浮动车数据,创建数据挖掘模型预测连续列,分析其客流量变化特征和客流时空分布。
结果发现数据挖掘技术应用于交通流量分析具有可行性。
标签:数据挖掘时序回归算法交通流量1引言随着城市的发展,城市交通系统趋于智能化、自动化、复杂化,以交通信息的高度集成为基础,将计算机技术、传感器控制技术、信息技术和通信技术等综合利用的智能交通体系逐渐完善。
信息技术的发展使我们对这个复杂系统有了更多的连续观察和记录其动态过程的可能性。
例如,散布在交通网络上的视频检测系统、感性线圈、以及红外线检测系统提供了被检测路段的实时交通流信息;最近几年迅速发展的浮动车数据(即FCD,主要包括安装在出租车、公交车、和私车上的GPS定位记录)则更加全面和连续的提供了整个交通网络的实时交通流信息;正在被探索的个人手机定位数据有着详细了解居民出行特征和实时检测交通流的巨大潜力。
这些信息采集手段共同产生了海量的实时动态交通信息。
随之带来的就是海量交通信息的存储、管理、分析与共享问题。
2数据挖掘技术数据挖掘技术就是从大量不完全的随机模糊数据中提取人类所需要的信息,将信息应用于人类的生产实践的过程。
需要强调的是这些信息隐含在数据中,人事先不清楚,不了解,但信息的获取对于人们的生产实践有很大帮助。
数据挖掘技术应用于交通流量分析一方面可以提取人们出行需求及客流时空分部信息,掌握客流规律,进行客流预测;另一方面可以评价一个城市甚至一个区域的交通规划,为城市建设提供依据;再者,从技术层面讲,数据挖掘技术已经成为多元实时动态的交通系统获取信息源的唯一方法。
数据挖掘技术是基于先验知识理论,作为前瞻的技术预测一个活动的趋势,他包括关联分析、聚类分析、分类预测、趋势分析。
关联分析是将数据中某两个或者多个变量之间存在的一些重要的隐藏的规律找出来,找出关联规则,这些规则展示属性值频繁地在给定数据集中一起出现的条件。
基于手机信令数据的高速公路客流特征分析——以广深高速为例

断面 2 (宝安)
图 7 客流居住地分布
2.
断面 1 (麻涌)
断面 1 (麻涌)
图6
断面 2 (宝安)
客流起终点分布图
图8
断面 2 (宝安)
客流工作地分布
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46
广 东 交 通 职 业 技 术 学 院 学 报
locity estimation in induction and salient AC machines
Characteristics Based on Cell Phone Signaling Data
——Taking Guang-shen Expressway as an Example
LUO Yun
(Guangdong Province Communications Planning &
Design Institute Co., LTD, Guangzhou 510507, China)
深高速断面 1 (麻涌) 上客流来源较广,起终点
主要在广州、东莞、佛山及深圳等地;广深高速
断面 2 (宝安) 80%客流的起终点位于深圳。
7
4.2 客流的职住地分布
根据对客流手机信令数据的分析,断面 1
(麻涌) 客流主要居住地为东莞、广州、深圳、
佛山等,客流来源较广;断面 2 (宝安) 客流主
要居住地为深圳,占比达 84.9% (图 7)。
客流的工作地分布情况基本和居住地分布情
况一致,穗莞深地区工作和居住地分离的情况相
对较少 (图 8)。
断面 1 (麻涌)
断面 1 (麻涌)
图5
断面 2 (宝安)
客流起终点分布数据
铁路轨道不平顺数据挖掘及其时间序列趋势预测研究

铁路轨道不平顺数据挖掘及其时间序列趋势预测研究一、本文概述随着高速铁路的迅猛发展,铁路轨道的平顺性对于列车运行的平稳性和安全性至关重要。
铁路轨道不平顺作为一种常见的轨道病害,不仅影响列车运行的平稳性和舒适性,还可能对列车及轨道结构造成损害。
因此,对铁路轨道不平顺进行数据挖掘和趋势预测研究,具有重要的理论意义和实践价值。
本文首先介绍了铁路轨道不平顺的概念、分类及其产生的原因,分析了轨道不平顺对列车运行的影响。
在此基础上,本文综述了国内外在铁路轨道不平顺数据挖掘和时间序列趋势预测方面的研究现状和进展,包括常用的数据挖掘方法、时间序列分析模型以及预测算法等。
本文的主要研究内容包括:利用数据挖掘技术对铁路轨道不平顺数据进行处理和分析,提取出轨道不平顺的关键特征和影响因素;建立基于时间序列的轨道不平顺趋势预测模型,对轨道不平顺的未来发展趋势进行预测;根据预测结果,提出针对性的轨道维护和管理措施,为铁路运营部门提供决策支持。
本文的研究方法和技术路线包括:采集和处理铁路轨道不平顺数据,运用数据挖掘技术提取关键特征和影响因素;选择合适的时间序列分析模型和预测算法,建立轨道不平顺趋势预测模型;通过模型验证和对比分析,评估预测模型的准确性和可靠性;根据预测结果提出相应的轨道维护和管理建议。
本文的研究不仅有助于深入理解铁路轨道不平顺的产生机理和发展规律,还可以为铁路运营部门提供科学的决策支持,提高轨道维护的效率和安全性。
本文的研究成果也可以为其他领域的时间序列数据挖掘和趋势预测研究提供有益的参考和借鉴。
二、铁路轨道不平顺数据特性分析铁路轨道不平顺是铁路运营过程中的重要问题,对列车运行的平稳性、安全性和舒适性具有重要影响。
为了深入研究和有效预测轨道不平顺的发展趋势,首先需要对其数据特性进行深入分析。
本研究的数据主要来源于铁路轨道检测设备,包括轨道几何测量仪、加速度计等。
原始数据通常包含大量的噪声和非平稳性,因此需要进行预处理。
基于数据挖掘的铁路车站客流预测研究

基于数据挖掘的铁路车站客流预测研究一、背景介绍随着铁路交通系统的不断发展,旅客出行需求逐渐增多。
提高铁路站场客流预测的准确性,对于提高铁路站场安全性、运行效率和旅客出行体验具有重要意义。
基于数据挖掘技术的铁路车站客流预测成为研究的热点之一。
本文旨在分析目前国内外对基于数据挖掘的铁路车站客流预测的研究状况,以期为相关领域的从业者提供参考和启发。
二、前沿技术数据挖掘技术是指利用计算机技术和数学模型在大数据中识别和提取有用信息的过程。
数据挖掘分为分类、聚类、关联规则挖掘、异常检测等多个领域。
目前应用较为广泛的基于数据挖掘的客流预测方法主要有时间序列预测法、神经网络预测法、支持向量机预测法和回归分析预测法等。
三、数据挖掘在铁路客流预测中的应用基于数据挖掘技术的铁路车站客流预测方法主要通过统计分析和预测模型来处理铁路客流数据。
根据预测方法不同,可将其分为基于模型的预测和基于规则的预测两类。
其中,基于时间序列分析预测属于基于模型的预测方法,而基于神经网络、支持向量机和回归分析的预测属于混合型预测。
具体方法包括但不限于以下几种:(一)时间序列预测法时间序列预测法是利用历史铁路客流数据,按照时间顺序建立预测模型,预测未来铁路客流量的方法。
时间序列预测法中常用的模型有ARIMA模型、指数平滑模型等。
在时间序列预测法中,ARIMA模型是应用最为广泛的一种,该模型通过分析历史数据的趋势、季节性和随机性来预测未来的数据。
(二)神经网络预测法神经网络预测法是一种基于人工神经网络模型的预测方法,它将铁路客流数据放入网络中进行学习,通过不断调整网络参数,得出铁路客流量未来的预测值。
常用的神经网络模型有BP神经网络模型、RBF神经网络模型等。
(三)支持向量机预测法支持向量机预测法是一种基于统计学习理论的预测方法,它通过在高维特征空间中建立最优分类超平面来实现预测。
支持向量机预测法的主要优点是具有较高的预测精度和较强的泛化能力。
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基于数据挖掘的高速铁路客流时空分布特征分析摘要:基于武广高铁售票数据,分析了武广高速客流时空分布规律。
在客流空间分布方面,分析了不同客运节点以及不同旅行距离的客流特征,并计算了跨线列车本线客流和跨线客流的比例。
在客流时段分布方面,首先分析了不同节假日对于客流产生的影响,其次按照列车时刻划分了客流出行时段,对于一日内不同车站以及区间的客流时段性出行规律进行了总结。
结论表明:旅客出行的时空分布特征受车站位置、出行距离以及节假日影响较大。
关键词:武广高速铁路;客流特征;时段分布;空间分布中国高速铁路的发展提升了铁路服务品质,满足了旅客更高层次的出行需求。
深入了解并掌握客流的分布规律对于优化列车开行方案,提升客运产质量以及合理有效利用运输资源具有重要的意义。
近年来不少学者对于高速铁路客流出行特性进行了分析。
韦胜[]对京沪高铁客流时空分布格局和站点客流日变化规律进行了分析;崔丽[]对郑西高铁乘客出行偏好以及消费特征进行了相关研究;张蕾[]揭示武广高铁的客流时空分布特征及客流变化规律,提出一种新的短期客流预测方法;王静[]归纳了北京地铁车站客流时空分布差异性特征规律,并进一步分析了进站客流和换乘站客流特征以及进出站客流接驳特征;张伯敏[]基于沪杭高铁的客流变化情况以及实际存在的问题,研究了旅客出行行为特征;雷莲桂[]以郑西高铁洛阳龙门站客流数据为基础,分析了高铁客流特征与客运市场运营现状。
王瑶[]通过调查分析了分析京广高速铁路客流特征,基于调查分析提出优化京广高速铁路列车开行方案的建议。
蒋学斌[]通过分析京沪高速铁路在时间、空间上的客流特征及客流的增长趋势,对京沪高速铁路营销策略提出相关建议。
本文在借鉴以上研究方法及研究成果的基础上,以高速铁路售票数据为研究基础,运用数据统计、分析和挖掘等手段,通运营后的武广高铁客流特征进行分析。
主要包括不同车站以及不同旅行距离客流空间分布特征,节假日客流以及一日内客流时段分布特征等方面。
1 武广线路概况武广高铁是京广高铁的主要组成段,线路全长约1068.8公里,位于湖北、湖南、广东三省境内,全线设16个车站:武汉、咸宁北、赤壁北、岳阳东、汨罗东、长沙南、株洲西、衡山西、衡阳东、耒阳西、郴州、韶关、英德西、清远、广州北、广州南。
其中武汉站、长沙南站、广州南站为始发终到作业站,岳阳东、衡阳东、郴州西、韶关4个站办理部分始发终到旅客列车作业。
办理乘降旅客作业的中间站有咸宁北、赤壁北、汨罗东、株洲西、衡山西、耒阳西、清远、英德西、广州北9个站。
本文基于铁路售票数据对武广高铁的客流时空分布进行分析。
2 客流空间特征分析2.1 高速铁路客运节点的客流分布高速铁路的客流量在等级不同的客运节点会呈现出一定程度的不均衡特点。
本文以武广高速铁路(2014年1月-2014年4月)的客票数据为分析对象,计算各节点日均旅客发送人数。
如图1所示。
图1 各车站上下车人数及累计比例从图1中可以看出各个车站旅客发送量存在波动,各个车站上车客流量和下车客流量基本保持一致,属于双向型的客流分布。
广州南站、长沙南站、武汉三个省会城市,作为该省的政治经济中心,客流量比较大,三个车站上车人数总比例达到69%,三个车站下车人数总比例为67%。
衡阳东、郴州西、岳阳东、韶关次之,其余车站的客流量比较少。
图2 车站间OD客流量图3 主要车站发出客流量车站日均OD流量如图2所示,从图2可以看出,在整个OD流量中,广州、长沙、武汉三个城市之间的客流量较大,该城市经济繁荣,客流往来需要较高。
各主要车站发送客流量如图43所示,由图3可知,广东南站客流量最大,其主要流向为长沙南站、武汉站以及衡阳东站、岳阳东站;长沙南站的主要流向为广州南站、武汉站、郴州西站和衡阳东站;武汉站的主要流向为广州南站、长沙东站以及赤壁北站。
2.2 本线客流和跨线客流分布对于高速铁路客流而言,若其始发站和终到站均位于研究线路上,该客流称为本线客流;否则该客流称为跨线客流。
同理,若列车始发站和终到站均位于研究线路上,该列车称为本线列车;否则,该列车称为跨线列车。
本线客流可通过跨线列车和本线列车输送的,跨线客流只能通过跨线列车运输。
统计2015年12月2日武广高铁列车开行信息得出,该线路共开行81列跨线列车,54列本线列车。
通过相关售票数据,武广高铁跨线列车在各区段内输送本线客流和跨线客流数量及比例如图4所示。
图4各区段跨线客流和本线客流分布情况由图4得知,武广高铁开行的跨线列车在各区段上输送的跨线客流量均小于本线客流量。
各区段内跨线客流占总客流比例约为60%,本线客流占总客流比例约为40%。
总体而言,武广高铁区段内本线客流较多。
2.3 武广高铁客流距离衰减特征高速铁路的客流运输距离不同,客流量会出现不均衡特征。
空间距离是指站间的列车运行里程,根据站间0D数据及站间里程数据,以50公里为空间距离的区间长度,得到武广高铁基于空间距离的客流分布示意图,如表1所示。
图5 客流量随距离衰减特征由于广州-武汉、广州-长沙、长沙-武汉这三个区段连接的城市均为省会城市,客流量大小的影响因素不是距离,应将其从其距离客流中剥离。
将其剥离后,得到如下图。
图中,随着距离的增加,客流量递减,符合一般规律。
图6 修正后客流量随距离衰减特征3 武广高铁客流时段特征分析3.1 武广高铁节假日客流量变化规律图7为武广高铁2015年1月1日至2015年12月16日每日发送客流量。
从图上可以看出,除春运,节假日外,武广高铁发送客流量呈现出规律性变化,节假日期间客流数量增长较大。
图7武广高铁工作日及节假日每日运送人数春节假期间客流发送人数较小,主要由于春节假期前三天分别是除夕、初一和初二,旅客出行意愿较低。
初三到初六之间客流发送人数逐渐上升,主要是由节后务工流、学生流和探亲流返程引起。
国庆节旅客出行需求较大,明显大于一年内的平均每日旅客发送人数。
而这七天的总体趋势呈现下降趋势,只在10月7日有一个回升趋势,旅客在长假的出行意愿随着时间的推移而下降,10月7日发送人数回升是因为假日返程的需求。
元旦、清明、五一和端午期间客流出现一定的高峰,由于这几类假期较短,客流峰值集中于节前一天和节假日最后一天,分别由出行和返程客流构成。
正常工作日内客流呈现出以周为周期的规律性变化,客流高峰对应的时间为周五及周日,客流低谷对应的时间为周四。
由以上分析可知节假日旅客出行意愿会随着时间的推移逐渐的下降,高铁发送人数逐渐降低,而到假日最后一天会出现返程客流,发送人数会相较假日前几天上升。
而正常工作日的旅客出行主要集中在周五到周日。
3.2 武广全线客流时段分布特征为研究武广高速铁路一天内的客流分布特征,本文以“一天”为单位,分别截取了春节假期一天内(2月22日)、正常工作日一天内(3月4日)、清明节小长假一天内(4月4日)各个时间段的客流时间分布。
本文通过研究了一天内有广州南站发出的列车在各个时间段的发出的所有列车的全程上车人数之和,以及在该时间段内平均一列列车运输的旅客人数,找出客流在一天内各个时间段的特征,具体情况如下图8所示。
图8一天内各时段全程上车人数以及平均每辆列车的运输人数由图8可知,武广高速铁路上都有两个客流高峰期,分别是9:00-10:00和17:00-18:00,旅客发送人数的低谷期则分布12:00-13:00和18:00-19:00时段内,在其他时段内旅客出行人数较为平整,在晚上时间超过20:00之后旅客的出行人数就十分小了。
从平均每辆车的运输人数可知,每天的最大值在8:00-9:00时段内,而每日的全程上车人数低谷期12:00-13:00的平均每辆车运输人数则处于一日的平均值内,这是由于在这两个时间段内运行的列车较少。
在15:00-17:00时段内的平均每辆车的运送人数相较其他时段较小。
每日的平均每辆车的运输人数最低值和全程上车人数最低值一样都分布在20:00以后,证明在20:00以后旅客的出行意愿已经很小了。
3.3 车站区间客流时段特征规律图9 武广高铁各车站分时段发送客流数量分时段统计不同车站出发客流量,绘制柱状图如图3所示。
由图可知,长沙南、广州南站发送客流量较大,衡山西、耒阳东、英德等地发送客流量较小。
其次,各车站发送客流量具有明显的时段性。
各车站一日内发送客流量一般在10点及18点存在早晚高峰,长沙站和广州南站尤为明显。
长沙南站及广州南站客流较为稠密,为重要的客流交通枢纽。
其中长沙南站汇集了大量的跨线列车,包括南昌方向,桂林方向,等,广州南站所处地区经济较为发达,下行方向联通深圳北,客流需求较大。
图10 长沙南到下行各车站日时段客流图图10为2015年4月27日长沙南站至下行方向各主要车站客流日时段特征图。
由图看出,各区段客流数量相差较多,不同区段客流随时间波动规律有所差异。
长沙南至广州南客流7:00-11:00呈现出明显的上升趋势,11:00达到峰值后基本保持不变。
14:00时起客流继续上升,并于18:00点到达峰值,随后客流呈现出下降的趋势。
长沙南至郴州西,长沙南至衡阳东客流高峰值出现在18:00至21:00之间,其余时段客流在波动中呈现出上升趋势。
长沙至韶关客流呈现凸形规律,并于14:00到达峰值。
长沙-清远,长沙至英德西区段13:00-19:00时客流量较大,但客流升降幅度较小,客流总体保持平稳水平。
长沙至株洲,长沙至衡山西,长沙至耒阳西区客流波动剧烈,高峰时段较为明显,集中于17:00至21:00之间。
通过以上分析可以看出,不同区段内客流大都存在晚高峰,早晚客流差异较大。
不同OD的日客流时段特征曲线晚高峰明显,出现客流激增,有明显的客流变化。
早间出行旅客可选择列车班次较多,客流分散于不同车次中,客流时段特征不显著。
晚间客流受列车时刻限制,多种类客流叠加聚集客流高峰较显著。
4 结语本文介绍了武广高速铁路通道概况,以售票数据为基本对通道内客流时空分布特征进行了分析,对于列车开行方案的改进以及客流中长期预测工作具有一定的参考价值。
高速铁路空间不均衡性主要表现为节点到发客流不均衡、不同运距客流量不均衡等方面。
在整个OD流量中,广州、长沙、武汉三个城市之间的客流量较大,该城市经济繁荣,客流往来需要较高。
各主要车站发送客流量如图4所示,由图4可知,广东南站客流量最大,其主要流向为长沙南站、武汉站以及衡阳东站、岳阳东站;长沙南站的主要流向为广州南站、武汉站、郴州西站和衡阳东站;武汉站的主要流向为广州南站、长沙东站以及赤壁北站。
客流的时段特表现为以下几个方面。
首先,节假日内客流特征随着节假日性质的不同变化特征明显不同。
其次,客流日时段特征与车站节点的重要程度和与出行距离密切相关。
枢纽重要节点客流时段特征变化较为相似,旅行距离相似时旅客出行的高峰及低谷时段较为相近。