基于Fisher聚类的公交客流量时间序列预测及对比

公交客流量预测是城市公共交通管理的基础,科学的客流量预测能够为公交系统管理和路线调整提供可靠依据。考虑到公交客流量的波动差异性以及预测的复杂性,首先利用Fisher算法对原始数据聚类,并依时段划分为六种类型;然后选择自回归差分移动平均模型以及季节性自回归差分移动平均模型两种方法开展公交客流量的预测,并以广州市公交客流量数据进行实证分析,最后计算两种模型的平均绝对误差和平均绝对百分比误差,对比分析基于聚类数据的两模型预测效果的优劣。结果发现:基于Fisher聚类数据,季节性自回归差分移动平均模型的预测效果较好,且比数据未聚类前对应模型预测的效果更优。