杭州地铁客流特征分析与客流预测

张素洁; 谢小园

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通过对杭州地铁2019年1月1日到2019年1月25日的地铁刷卡数据进行分析,根据进出站高峰小时系数和站点位置将80个站点分为居住、工作、交通场站和混合类型四类.不同类型的车站早高峰晚高峰进出站高峰小时系数均不相同.对不同地铁线路的换乘量进行分析发现3号线换乘量比例最高,占其出站人数的77.7％.使用机器学习方法(随机森林和lightgbm)对不同站点每小时的进出站人数进行预测,平均相对误差均值为9.0％.表现出较强的可预测性.

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来源
《价值工程》 |2019年第19期|65-67|共3页
作者
张素洁; 谢小园;
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作者单位

武汉铁路职业技术学院;

武汉430012;

武汉铁路职业技术学院;

武汉430012;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类地铁运营、管理及运营管理自动化;
关键词
客流预测; 机器学习; 随机森林; lightgbm;

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