[发明专利]一种公交线路客流预测的方法

摘要

本发明涉及一种公交线路客流预测的方法。本发明所述公交线路客流预测的方法，选择多元线性回归的方法作为训练集的模型，综合考虑主客观因素对客流量的影响，使用性和准确性高步骤简单，模拟效果较好，处理速度快。

主权项

一种公交线路客流预测的方法，其特征在于，包括步骤如下：1)数据采集；实时采集公交终端运行信息和天气信息，并传输至服务器；抽取连续时段内的公交终端运行信息和天气信息作为训练集，对天气信息做标准化处理，对各种天气赋予互不相同的数值；2)对公交客流进行预测：乘客人数Y＝β₀+β₁X₁+β₀X₂+...+β_pX_p+ε其中，自变量X₁,X₂,...,X_p为影响乘客人数的因素，其中p＞1；β₀,β₁,...,β_p为模型参数；ε为误差项，ε～N(0,σ²)；设(x_i1,x_i2,...,x_ip,y_i)，i＝1,2,...,n为自变量的n次独立观测值，则$\left\{\begin{array}{c}{y}_1={\mathrm{\β}}_0+{\mathrm{\β}}_1{x}_{11}+{\mathrm{\β}}_2{x}_{12}+...+{\mathrm{\β}}_p{x}_{1p}+{\mathrm{\ϵ}}_1\\ y_2={\mathrm{\β}}_0+{\mathrm{\β}}_1{x}_{12}+{\mathrm{\β}}_2{x}_{22}+...+{\mathrm{\β}}_p{x}_{2p}+{\mathrm{\ϵ}}_2\\ ...\\ y_n={\mathrm{\β}}_0+{\mathrm{\β}}_1{x}_{n1}+{\mathrm{\β}}_2{x}_{n2}+...+{\mathrm{\β}}_p{x}_{np}+{\mathrm{\ϵ}}_n\end{array}\right.$即，$y=\left(\begin{array}{c}{y}_1\\ y_2\\ ...\\ y_n\end{array}\right),\mathrm{\β}=\left(\begin{array}{c}{\mathrm{\β}}_1\\ {\mathrm{\β}}_2\\ ...\\ {\mathrm{\β}}_p\end{array}\right),X=\left(\begin{array}{cccc}1& x_{11}& ...& x_{1p}\\ 1& x_{21}& ...& x_{2p}\\ ...& ...& & ...\\ 1& x_{n1}& ...& x_{np}\end{array}\right),\mathrm{\ϵ}=\left(\begin{array}{c}{\mathrm{\ϵ}}_1\\ {\mathrm{\ϵ}}_2\\ ...\\ {\mathrm{\ϵ}}_n\end{array}\right)$Y＝Xβ+ε；经验回归方程：$\hat{Y}={\widehat{\mathrm{\β}}}_0+{\widehat{\mathrm{\β}}}_1{X}_1+{\widehat{\mathrm{\β}}}_2{X}_2+...+{\widehat{\mathrm{\β}}}_P{X}_P$观测值与回归方程拟合值之间的残差平方和为：Q(β)＝(y‑Xβ)^T(y‑Xβ)计算上式的最小值，得到求解的标准方程为：$\left\{\begin{array}{c}\frac{\∂Q}{\∂{\mathrm{\β}}_0}{|}_{{\mathrm{\β}}_0={\widehat{\mathrm{\β}}}_0}=0\\ \frac{\∂Q}{\∂{\mathrm{\β}}_i}{|}_{{\mathrm{\β}}_i={\widehat{\mathrm{\β}}}_i}=0(i=1,2,...,p)\end{array}\right.$当X为列满秩时，β的最小二乘估计为残差向量为σ²的最小二乘估计为取一组自变量X₁,X₂,...,X_p的观测值求解得到模型参数β₀,β₁,...,β_p。