基于ARIMA模型的城市轨道交通进站量预测研究

作者：赵鹏; 李璐^*

来源：重庆交通大学学报(自然科学版), 2020, 39(01): 40-44.

• 交通工程
• 城市轨道交通
• 进站量预测
• ARIMA模型
• 短期预测

客流量预测是客运组织的基础,预测结果能够为运营管理及应急处置提供决策依据。针对城市轨道交通客流量预测问题,在分析轨道交通站点客流的周期性波动规律及变化趋势的基础上,构建自回归积分滑动平均模型(ARIMA)进行站点进站客流量的短期预测。以北京地铁为例进行实证分析,利用符合要求的季节ARIMA模型对客流量进行短时预测,选取东直门站实际客流进行模型参数标定,并对路网上典型车站(端点站、中间站、换乘站及接驳站)进行客流预测。研究结果表明:自回归积分滑动平均模型的平均预测误差仅为4%,具有较高的预测精度,验证了预测方法的准确性。

• 单位
  北京交通大学; 交通运输学院