【摘要】以地鐵車站客流監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)為分析基礎(chǔ),給出基于Bayes理論的地鐵車站客流數(shù)據(jù)曲線自適應(yīng)特征提取流程和方法,通過特征指標(biāo)的提取和優(yōu)選,選擇4個(gè)特征指標(biāo)組成地鐵車站客流預(yù)測(cè)模型的特征輸入向量。在提出的基于最小二乘支持向量機(jī)的地鐵車站客流預(yù)測(cè)算法中,采用修剪算法,通過實(shí)例分析證明:基于最小二乘支持向量機(jī)的地鐵車站客流預(yù)測(cè)算法具有較強(qiáng)的自學(xué)習(xí)能力和較高的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率。
【關(guān)鍵詞】客流預(yù)測(cè) 向量機(jī) 特征指標(biāo) 修剪算法