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摘要
本发明涉及一种基于混合决策树的短期公交客流预测方法,包括：S1,获取一段时间内搭乘线路的乘客刷卡数据；S2,根据所述乘客刷卡数据获取每个乘客的身份信息,并统计每个乘客的周均刷卡次数和周刷卡次数标准差,得到乘客出行的模式数据集；S3,根据每个乘客的身份信息、周均刷卡次数和周刷卡次数标准差对乘客进行分类和分时段统计,得到分类分时段的统计数据集；S4,将所述分类分时段的统计数据集和影响因素数据集(IF)按时间进行连接,获取训练数据集和测试数据集。本发明不仅能得到精度较高的客流总量预测,同时能得到客流结构预测。
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