随着社会的发展,人们的出行方式也呈现多元化。地铁因为安全、准时、环保等特点日益成为人们出行时优先考虑的交通工具。为了研究人们的出行方式,掌握客流特征,轨道公司进行了大量关于客流预测方面的研究。文章基于不同类型站点之间可能对应的引起客流量波动的因素不同,首先将宁波的3条线上的各个站点通过K-means聚类分成4种类型,在站点分好类的基础上分别在各个站点去做多元线性回归预测以及KNN算法预测客流,并比较两种算法的预测结果。
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