摘要
本发明公开了一种基于出行需求预测的交通多模式接驳计算方法,属于计算机技术领域,包括S1、获取多模式交通数据并进行预处理;S2、根据历史数据与实时监测数据,结合多变量时间序列分析与机器学习模型,进行地铁站客流需求预测;S3、构建多目标优化层次模型;S4、对多目标优化层次模型进行求解;本发明提供的一种基于出行需求预测的交通多模式接驳计算方法,所建立的优化模型不仅提供了理论上的最优解,还生成了具备实际操作性的交通接驳方案,该方案能够有效降低总出行时间、成本和碳排放,能够显著提升城市多模式交通系统的运行效率和管理水平,为智慧城市建设提供有力支撑。
技术关键词
计算方法
实时监测数据
客流需求预测
Dijkstra算法
机器学习模型
共享单车数据
城市多模式
地理坐标信息
预测客流量
停车场数据
时间段
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变量
粒子
交通系统
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定义
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