上海地铁车站客流数据预测方法研究

作者：孙承洁

来源：交通与运输, 2023, 39(05): 36-40.

• 上海地铁
• 客流数据预测
• 随机森林模型
• BP神经网络模型
• Matlab建模

针对上海地铁车站客流统计系统中的客流数据预测问题，首先，以城市轨道交通的自动售票系统（AFC系统）作为数据基础；其次，基于随机森林与BP神经网络2种经典预测模型进行客流数据预测；最后，利用MAE、RMSE和R2等3种不同的评价指标，将不同预测值与真实值进行对比分析。结果表明，随机森林算法的预测结果更优，更适合用于上海地铁车站客流预测，且预测精度均可达到90%以上。