【摘 要】
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城市轨道交通因其便捷、舒适、安全、运量大等优点,是解决大城市交通拥堵的重要举措,已成为城市交通系统的重要组成部分。2021年是十四五规划的开局之年,在十四五规划中明确提出统筹推进基础设施建设,加快城市群和都市圈轨道交通网络化的远景目标建议。各大城市的轨道交通也开始朝着线路网格化和技术先行的方向发展。因此对现有已开通线路的历史客流量进行建模预测,能为运管部门提供准确的客流变化信息优化列车运营计划,也
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城市轨道交通因其便捷、舒适、安全、运量大等优点,是解决大城市交通拥堵的重要举措,已成为城市交通系统的重要组成部分。2021年是十四五规划的开局之年,在十四五规划中明确提出统筹推进基础设施建设,加快城市群和都市圈轨道交通网络化的远景目标建议。各大城市的轨道交通也开始朝着线路网格化和技术先行的方向发展。因此对现有已开通线路的历史客流量进行建模预测,能为运管部门提供准确的客流变化信息优化列车运营计划,也能为站点在突发情况下的异常客流提供应对策略。准确的客流分析和预测是提升轨道交通综合管理与服务水平过程中的重要环节。围绕城市轨道交通AFC数据分析及短时客流预测,论文主要进行了如下工作。（1）首先对原始AFC轨道交通大数据进行预处理。搭建轨道交通大数据分布式处理平台,并对原始AFC数据进行清洗和统计,减少因错误数据对客流特征提取和预测的影响。（2）根据重庆线网站点周边土地的属性,选取最具代表的6大类站点,分析其时空分布,绘制时间序列图,为探究站点的时空分布,将小波分析引入到了处理轨道客流量序列中。（3）由于重庆轨道交通短时进站客流具有非线性和高波动性等特点,本文提出了以鲁棒局部加权回归作为平滑方法的序列分解方法（STL）、自回归差分滑动模型（ARIMA）和长短期记忆网络（LSTM）的短时进站客流混合预测模型。其中STL是对客流序列进行分解,一定程度上减少了序列各成分间的相互干扰,在此STL数据分解的基础上构建了ARIMA和LSTM,对分解后得到的各分量进行预测。（4）最后本文基于重庆北站北广场站进行了实例分析。实验结果表明,与ARIMA、支持向量机（SVM）、Prophet模型和长短期记忆网络（LSTM）相比,本文所构建的STLARIMA-LSTM混合预测模型的绝对百分误差、均方根误差和平均绝对误差均比其他模型低,能适用于轨道交通领域的客流预测。
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