基于支持向量机方法的轨道交通乘客旅行时间短时预测方法研究

目前,北京市已建成总长456km的轨道交通网络,41个换乘枢纽,已基本形成网络化运营,轨道交通在北京公共交通系统乃至城市交通系统中发挥越来越大的骨干作用. 同时,由于北京城市空间调整,城市交通出行活动中心有随城区扩展外移之势,轨道交通出行旅行时间越来越受到关注. 因此,本文研究基于历史数据的轨道交通乘客旅行时间预测方法,引入支持向量机回归模型,并针对预测算法中模型参数的选择问题,提出基于遗传算法的预测模型参数寻优算法,用以提高预测精度. 最后选取实际轨道交通运营线路的动态信息进行计算,预测结果误差小于10%,获得了较高的精度. 生成的旅行时间预测信息,通过乘客信息系统的发布,能够有效减少旅客换乘走行与等待时间,均衡网络客流分布,提高轨道交通网络运营效率.     

关于整函数和亚纯函数的渐近值

1964年Hayman在一次国际函数论会议上作了一个报告.报告中提出和收集了在函数论研究中的各方面存在的问题,其中在有关渐近值的研究方面,他叙述了Boas的一个结果如下:设f(z)是一个超越整函数,则存在一条