基于时间序列分解方法的城市轨道交通大客流预测方法

摘要：

目的:大型活动举办当日,周边城市轨道交通车站易产生瞬时进站大客流,需研究大型活动引发大客流的预测方法,以便及时调整运输组织方案,有效处置可预见性大客流.方法:介绍了城市轨道交通大客流定义;分析了大型活动引发可预测性大客流的客流结构特征、空间特征和时间特征;介绍了大型活动引发可预测性大客流的预测方法,并通过实例进行了预测方法的应用验证.结果及结论:根据大客流是否可预测,可分为可预测大客流和不可预测大客流;大型活动引发可预测性大客流具有明显的结构特征、空间特征和时间特征;实例验证结果表明,所提出的基于STL(Sea-sonal and Trend decomposition using Loess)的时间序列分解方法的LightGBM方法(即STL-LightGBM),预测精度较高,有助于充分掌握大型活动引发大客流的特征与规律.

关键词：城市轨道交通、大客流、时间序列、客流预测

所属期刊栏目：26

分类号：U442.55(桥涵工程)

在线出版日期：2023-09-04（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：163-170