基于HHT的城际趟车客运量组合预测方法研究

基于HHT的城际趟车客运量组合预测方法研究
基于HHT的城际趟车客运量组合预测方法研究
1.引言
近年来，随着城市化进程的加快，城际交通成为人们日常生活中不可或缺的一部分。

城际趟车客运量的预测对于交通规划与管理至关重要。

然而，由于交通系统的复杂性和不确定性，如何准确地预测城际趟车客运量一直是一个具有挑战性的问题。

本研究旨在利用Hilbert–Huang变换（HHT）方法，提出一种基于HHT的城际趟车客运量组合预测方法。

2.方法
2.1 HHT方法介绍
HHT方法是一种新型的时域分析方法，能够将非线性和非平稳
信号分解为一组本质模态函数（IMF）。

HHT方法结合了经验
模态分解（EMD）和Hilbert变换，可以有效地处理非线性和
非平稳信号。

2.2 基于HHT的城际趟车客运量组合预测方法
首先，收集历史城际趟车客运量数据。

然后，利用HHT方法将数据进行分解，得到一组IMF分量。

每个IMF分量代表了不同的频率成分，其中包含了城际趟车客运量的局部特征。

接下来，对每个IMF分量进行综合，得到融合IMF。

最后，根据融合
IMF来预测未来城际趟车客运量。

3.数据实验与结果分析
本研究以某个城际趟车客运量数据集作为案例进行实验。

将数据集按照时间顺序划分为训练集和测试集。

使用训练集来建立HHT模型，然后利用该模型对测试集中的城际趟车客运量进行
预测。

根据实验结果，基于HHT的城际趟车客运量组合预测方法具有较高的预测精度和准确性。

与传统的方法相比，该方法能够更好地反映城际趟车客运量的变化趋势和周期特征，具有更好的适应性和鲁棒性。

4.影响因素分析
为了进一步验证该方法的可靠性和普适性，本研究还对城际趟车客运量的影响因素进行了分析。

研究发现，城市人口数量、经济发展水平和交通基础设施状况是城际趟车客运量的主要影响因素。

5.结论与展望
本研究基于HHT方法提出了一种城际趟车客运量组合预测方法，并通过实证案例验证了其有效性和准确性。

该方法在城际趟车客运量的预测中具有很大的潜力，并为城市交通规划与管理提供了一种新的工具和思路。

未来的研究可以进一步完善该方法，并将其应用于更多不同城市的实践中，以提高交通运输系统的效率和可持续性
综合IMF预测方法是一种有效的城际趟车客运量预测方法。

通过对某城际趟车客运量数据集的实验分析，我们发现基于HHT的IMF融合方法能够更准确地预测城际趟车客运量，具有
较高的预测精度和准确性。

此外，该方法还能更好地反映城际趟车客运量的变化趋势和周期特征，具有更好的适应性和鲁棒性。

进一步的影响因素分析表明，城市人口数量、经济发展水平和交通基础设施状况是城际趟车客运量的主要影响因素。

这些研究结果对于城市交通规划与管理具有重要意义。

未来的研究可以进一步完善该方法，并将其应用于更多不同城市的实践中，以提高交通运输系统的效率和可持续性。