典型文献
基于随机森林算法的轨道站点短期客流预测
文献摘要：
在分析现有轨道短期客流量预测方法和影响客流量生成因素的基础上,提出了基于随机森林回归算法的轨道站点短期客流预测模型.以重庆市轨道交通3号线部分AFC刷卡数据对模型进行验证,并用均方根误差(RMSE)、拟合优度(R2)和平均相对误差(MRE)三个评价指标来分析预测结果的误差.结果表明:进出站的平均相对误差分别为3.91％和2.73％,构建的该模型能用于轨道交通站点短期客流量预测,且预测准确性较高.
文献关键词：
轨道站点;客流量预测;随机森林回归算法;评价指标
中图分类号：
作者姓名：
许文星;章玉
作者机构：
重庆交通大学交通运输学院 重庆 400074;中铁长江交通设计集团有限公司 重庆 401147
文献出处：
引用格式：
[1]许文星;章玉-.基于随机森林算法的轨道站点短期客流预测)[J].武汉理工大学学报（交通科学与工程版）,2022(03):406-410
A类：
B类：
随机森林算法,轨道站点,短期客流预测,有轨,客流量预测,生成因素,随机森林回归算法,AFC,刷卡数据,RMSE,拟合优度,平均相对误差,MRE,分析预测,进出站,轨道交通站点,预测准确性
AB值：
0.234907
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