为了解决城轨客流预测中多模态数据联合决策无法快速响应的问题，提出基于K-Means聚类的免疫遗传算法(IGA)优化LSSVM的短期客流预测模型。通过K-Means的BWP指标聚类历史客流量数据，并获取客流模式分类，并根据客流模式分别建立基于IGA优化的LSSVM预测训练模型，通过匹配拟合度最优的预测模型进行最优预测。并以成都地铁A站客流为例进行验证，结果表明，上述模型对于单一时间序列客流数据的预测有较好的预测精准度。
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