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题名城市轨道交通短时客流预测研究综述及展望
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作者
凌晨
许心越
叶子扬
金灏涵
宋佳玺
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机构
北京交通大学交通运输学院
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出处
《铁道运输与经济》
北大核心
2025年第7期44-55,共12页
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基金
国家重点研发计划项目(2022YFC3005204)。
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文摘
城市轨道交通短时客流预测是动态优化运力配置、车站智能管控关键基础。分场景综述对构建多场景预测体系具有重要意义。基于常态、可预知与不可预知3类场景,梳理了进出站量及OD客流量预测在研究问题、特征工程与方法模型等方面的研究进展。研究表明:常态场景研究已较为成熟,但模型参数实时修正等有待优化;可预知与不可预知场景则面临机理认知不足与数据稀缺性挑战,其中后者因突发性及历史规律缺失,问题尤为严峻。因此,可预知场景需深化事件特征分析,结合迁移学习等方法应对数据稀缺;不可预知场景则需深入探究微观乘客行为与宏观客流的关联机理,结合数据驱动拓展场景覆盖,完善规律库,提升模型的可靠性与泛化能力。
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关键词
城市轨道交通
短时客流预测
常态场景
不可预知场景
可预知场景
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Keywords
Urban Rail Transit
Short-Term Passenger Flow Prediction
Normal Scenario
Unpredictable Scenario
Predictable Scenario
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分类号
U29
[交通运输工程—交通运输规划与管理]
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