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摘要
阐述了利用面向视频智能分析技术,对商业区行人交通流数据进行样本提取、预处理和建模分析的方法全过程。以北京西单商业区为例,构建了包含不同类型监测点、不同时间点的日期分组式纵向时间序列,并完成了预测建模和效果对比。研究表明,所有序列均为平稳非白噪声序列,具有相似的自回归移动平均(ARMA)模型形式,能较好地实现对行人流量的预测。
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单位北京市劳动保护科学研究所; 中国科学院科技战略咨询研究院; 中国科学院大学
阐述了利用面向视频智能分析技术,对商业区行人交通流数据进行样本提取、预处理和建模分析的方法全过程。以北京西单商业区为例,构建了包含不同类型监测点、不同时间点的日期分组式纵向时间序列,并完成了预测建模和效果对比。研究表明,所有序列均为平稳非白噪声序列,具有相似的自回归移动平均(ARMA)模型形式,能较好地实现对行人流量的预测。
