基于组合模型的城市轨道交通全线客流预测分析

文晶琳　钟梦娟　吴文谦

摘要：为合理组织城市轨道交通系统客流，提升城市轨道交通使用效率，本文将基于组合模型，对城市轨道交通全线的客流预测进行分析。通过剖析城市轨道交通客流的影响因素后，基于相关性分析，研究客流与其影响因素的相关度;再基于时间序列及差分的方法，对原始客流数据平稳化处理;最后基于ARIMA模型进行客流预测并检验数据结果，以得出更符合未来实际发展的全线客流数据。

关键词：城市轨道交通：全线客流預测：组合模型

凭借着安全系数高、运行速度快、不易受天气影响等优点，轨道交通逐渐成为大部分出行者的选择。但总体上依然很难满足快速增长的客流需要，需要准确预测客流量信息，规划列车运行方案，合理组织客流。

客流预测拥有较广阔的前景，国内许多学者已经进行了多方面的分析研究，借助方法和建立模型以获得成果。林璐通过相关回归法，解析相关影响因素，再拟合ARIMAX模型进行预测，得出该模型预测效果更好，有实际应用价值的结论;闻克宇等人提出一种短期客流预测方法，通过改进迁移学习得到，再将某铁路局客票数据作为研究案例预测，以更好地提升资源配置效率与客货运服务水平。于颢晨基于四阶段法，针对客流预测中风险指标，分析结果敏感性后，预测沈阳市轨道交通线路客流。

本文基于组合模型，针对城市轨道交通线路，进行月均客流量预测。首先，通过分析客流形成机理及影响因素。……