- · 《北京交通大学哲学社会科学文库》入选专著获乌拉圭驻华大使馆重点推介[01/06]
- · 北京交通大学8人荣获詹天佑铁道科学技术奖[01/06]
- · 我校交通运输工程博士后科研流动站在2020年博士后工作综合评估中被评为优秀等级[12/25]
- · 我校“研究生科学道德与学风建设月”活动闭幕式暨榜样的力量报告会顺利举办[12/21]
- · 我校3个重点实验室获得首批铁路行业科技创新基地认定[12/18]
- · “宽带移动信息通信铁路行业重点实验室”落户交大暨“铁路5G创新实验室”建成[12/18]
- · 机电学院师生获《机械工程学报》第四届青年杰出论文奖[12/15]
- · 研究生院召开课程建设及教育教学改革项目检查会[12/14]
基于GRNN神经网络的地铁疏散预警及对策研究
作者: 马成正 [1] ; 姜秋耘 [2]
关键词: 地铁 神经网络 误差分析 客流预警 对策
摘要:针对国内地铁车站客流无序性和突发性的现状,提出基于广义回归神经网络GRNN的地铁车站客流预警模型。以南京地铁全线网某时段客流数据为输入样本,运用GRNN神经网络进行训练与测试,得出预测数据并对比实际数据进行误差分析。结果表明:预测数据拟合,精度可行。将预测数据与南京地铁实时客流预警系统相结合,提出突发性大客流应急情况下的运营服务对策措施,为地铁运营管理单位避免突发大客流造成人员踩踏、恐慌等事故提供参考。