基于灰预测理论的轨道交通站点客流预测
139智能交通NO.01 2020
智能城市  INTELLIGENT CITY 基于灰预测理论的轨道交通站点客流预测
成向立
游戏名子大全（重庆交通大学交通运输学院，重庆 400074）
摘 要：文章通过学习并掌握相关的灰理论方法，结合西安地铁二号线具体实际调查所得站点客流为例，运用两种灰模型对客流量进行预测，并对结果采取精确度的验证以探求其可行程度及适用程度，来达到优化轨道交通的运行质量和效率的目的。有哪些好看的韩剧
关键词：交通运输；灰模型；轨道交通；客流预测
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由于城市道路问题日益突出，这就使得公共交通之一的轨道交通担负起了比重更大的交通任务，而且对其的大力发展也顺应了我们国家的响应。但是怎样才能做到合理地安排轨道交通，或者是高效率地规划其线路和站点的设置，就成了发展的限制。而且，轨道交通站点的客流量数据常常是杂乱无章的，好比节假日与工作日的数据类型就大不相同，对客流量数据做出准确的预测似乎有难度。由上述可知，本研究具有在现实中实现的研究意义。为了解决交通拥堵这一大难题，除了要靠政府对城市道路的不断规划和道路通行能力的改善和提升等方面，还必须要在现有的交通条件基础上，到科学而且有效的方式，来合理处理当前越来越严重的交通拥挤状态。为了应对这一状况，国家开始大力发展
公共交通，越来越提倡公共交通的出行方式，不仅在解决拥堵问题方面有着良好的效果，并且在环保方面，还达到了合理利用资源和持续发展的功效。而在众多的公共交通出行方式之中，城市轨道交通因为它的各种特点，使得大力发展轨道交通成了缓解甚至解决城市拥堵问题的关键一招。不过因为它的建设并不容易，如何做好将建设与管理两者巧妙运用也成了解决交通现状的一大关键，其中的客流预测工作更是处于重要地位，它对轨道交通工程项目前期的规划和设计与后期运营阶段的班次调整等有着重要的参考价值。
灰预测理论的提出很好地解决了如何将实地统计汇总的客流量数据实现必要的转换[1]，以及如何对其实现科学的模拟等问题。而且，在进行预测的时过程中，还有一些原始数据具有误差，使得波动较大，以及该理论通常仅适用于短期的客流量预测[2]等缺点，针对这种情况，如何选择合适的改进模型以达到更佳的效果[3]，具有十分重要的理论意义。1 灰预测模型
新产品上市灰预测模型具有一个区别于其他预测模型的重要特点，在于该模型采用的是根据原始数列生成的数列，而非直接对原始数列进行建模。灰模型在灰预测理论中占有最重要的地位，所谓的灰模型就是指通过将原始数据利用有关的方法进行重新生成并得出近似于指数规律的数据列，然后再对其进行模型建立。但是，它即使具有仅需要几个原始数据便能够进行预测的优点，有效地应对了缺少原始数据或者原始数据有部分缺失的不利条件；而且很好地运用了微分方程，更好地将模型的精度提升到了一个高度；更重要的一点在于，通过合理地对原始数列的生成，能够把杂乱无章的原始数列转变成
有某些规律特性的数列，在此基础上来进行模型的建立或者是检验的话更加方便与快捷。但是灰模型一般只对中期或者是短期的数据进行预测才能达到效果，对于长期的或是指数并非出于增长状态的数据来说精度相对较低。在灰系统理论里面，GM（1，1）对于那些数列存在着近指数性质规律的预测有良好适应性，并且建模需要的数据数量不多，通常只需几个原始数据便可以进行模型的建立。
虽然GM（1，1）模型运用较多，但是其仍然有着不足之处，比如当原始数据序列与全指数数据序列相对接近的时候，模拟值依旧存在偏差，并且对原始数据以及发展系数存在着种种限制。在这种情况下提出了DGM（1，1）模型这个概念，它相对于GM（1，1）模型在很多性质上有着相似之处，更重要的一点在于它对于原始数据以及发展系数不存在非负的限制条件，能够将其看成是GM（1，1）模型的精确形式。它全方位都与灰模型的建模原理相符合，是一种新型的灰模型。根据现有研究得知，当测得的原始数据与全指数序列相接近的时候，采取DGM（1，1）模型来对其进行预测能够更好地提高预测的精度。
假设非负的原始的数据序列为x（0）
                        （1）式中，n表示的为数据的个数。
guihua如果依据数列 x（0）来建立模型，来达到模拟数据的目的，那么经过一次累加生成所得到的 x（1）
                         （2）其中，
2 模型求解及结果分析
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具体介绍DGM（1，1）模型的建模步骤，目的在于后续对具体事例进行研究分析提供基础。
假设经过测量所得到的客流量数据具有灰指数的规律，对于步长不相等的收敛型敛数据序列，能采取插值法将其转变成所需要的步长相等的时间序列数值，在此基础上就能够将客流量数据当作时间序列就可以建立步长相等的DGM（1，1）模型。
本文通过前期的对西安市地铁二号线的实地调查，整理汇总出了西安市2013年地铁二号线进出站的人口统计数

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