《表2 部分客流原始数据与三种模型的预测值》

  提示：宽带有限、当前游客访问压缩模式

本系列图表出处文件名：随高清版一同展现

《基于融合模型动态权值的短期客流预测方法》

1. 获取 高清版本忘记账户？点击这里登录

1. 下载图表忘记账户？点击这里登录

为了更好地对比卡尔曼模型、KNN模型和基于二维时间序列的融合模型的优缺点，本文将实验分为三组进行，即分别选择这三种模型对同一线路同一站点的公交客流量进行预测，然后对各自的预测结果进行分析比较。其中对于KNN模型，参考前人的研究成果，取S=5。部分客流原数据与三种模型的预测值如表2所示。三种模型的预测值与原始数据的对比如图2～图4所示。