公开(公告)号：CN113537569B

公开(公告)日：2023-11-28

申请号：CN202110678413.5

申请日：2021-06-18

Applicant: 华南理工大学

Inventor： 巫威眺 ,  曾坤 ,  夏弋松

IPC: G06F18/243 ,  G06Q50/26 ,  G06N20/00 ,  G06N5/01

Abstract: 本发明公开了一种基于权重堆叠决策树的短时公交客流预测方法及系统，包括下列步骤：1)对公交IC卡数据进行预处理，并聚合为小时客流数据；2)根据公交线路所在地点和历史客流的时间区间获取待测路线特征数据，建立特征矩阵并进行归一化操作；3)对获取的特征进行独立性检验，对不同的特征和预测标签之间进行相关性检验，对特征进行正态分布检验；4)构建权重堆叠梯度提升树模型；5)通过权重堆叠梯度提升树模型对训练集进行训练，然后对预测时段的客流进行预测，得到预测结果。本发明具有更高的预测精度以及预测稳定性，能充分发挥公共交通领域大数据的价值，有效地提取多源影响因子与客流之间关联性，对公交短期客流作更精准的预测。

公开(公告)号：CN113537569A

公开(公告)日：2021-10-22

申请号：CN202110678413.5

申请日：2021-06-18

Applicant: 华南理工大学

Inventor： 巫威眺 ,  曾坤 ,  夏弋松

IPC: G06Q10/04 ,  G06Q50/26 ,  G06N20/00 ,  G06K9/62

Abstract: 本发明公开了一种基于权重堆叠决策树的短时公交客流预测方法及系统，包括下列步骤：1)对公交IC卡数据进行预处理，并聚合为小时客流数据；2)根据公交线路所在地点和历史客流的时间区间获取待测路线特征数据，建立特征矩阵并进行归一化操作；3)对获取的特征进行独立性检验，对不同的特征和预测标签之间进行相关性检验，对特征进行正态分布检验；4)构建权重堆叠梯度提升树模型；5)通过权重堆叠梯度提升树模型对训练集进行训练，然后对预测时段的客流进行预测，得到预测结果。本发明具有更高的预测精度以及预测稳定性，能充分发挥公共交通领域大数据的价值，有效地提取多源影响因子与客流之间关联性，对公交短期客流作更精准的预测。