10.3969/j.issn.1000-386X.2010.11.051
时序数据挖掘在AFC系统运营管理中的分析与应用
AFC系统的核心是票/卡售检票自动处理.为保证AFC系统正常运营,需要定期或按需执行票/卡调配.把时序数据分析技术与数据挖掘理论相结合,建立了适合数据挖掘中径向基函数神经网络的输入样本模型.该模型能够通过反复学习从时序数据中发现潜在的规律,并将其用于轨道交通客流量的短期预测.预测结果表明比采用BP神经网络模型的预测结果精度更高、效果更好.
自动售检票系统、票/卡、时序数据挖掘、自回归、径向基函数神经网络
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TP1;TP3
2011-01-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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