准确预测地铁新线网的站点客流量是地铁规划和管理的重要工作。为提高新线网站点客流量的预测精度，文章提出一种迭代创造新样本以扩充训练集的自训练模型。该模型由K最邻近模型和极端梯度提升模型组成。首先，使用K最邻近模型生成与已有训练样本相似的伪标记样本。然后，使用极端梯度提升模型选择最置信的伪标记样本以扩充训练集。在迭代结束后，输入新线网的站点客流影响因素数据，预测站点客流量。结果显示：所提出的模型与几种基准模型相比具有更高的预测精度。
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