简介:摘要:探讨城市地铁运营中客流量的预测与优化策略。通过分析历史数据和客流特征,结合机器学习和数据挖掘技术,建立了客流量预测模型。针对不同时间段和站点的客流情况,提出了针对性的优化策略,包括增加车辆密度、调整运行时刻表等。实证结果表明,所提出的预测模型和优化策略在提高地铁运营效率和服务质量方面具有显著效果,可为城市地铁运营管理提供重要参考依据。
简介:节假日旅游客流量由于游客在短期内大量集中于同一地点、不同节假日休假时间长短、所处季节等不同,呈现复杂非线性特征和明显季节性特点。本文提出一种基于季节指数调整(SeasonalExponentialAdjustment,SEA)的自适应遗传算法(AdaptiveGeneticAlgorithm,AGA)-支持向量回归(SupportVectorRegression,SVR)预测模型,即基于SEA的AGA-SVR模型,并用国内著名5A级风景区黄山2008~2012年节假日客流量数据对模型进行验证。研究结果表明,基于SEA的AGA-SVR预测模型能够准确处理节假日旅游客流量预测中的非线性和季节性问题,较AGA-SVR和GASVR等方法具有更高的预测精度,在旅游预测领域应用前景广阔。