基于LSTM神经网络的地铁短时客流量预测研究

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自然灾害、生活规律等造成的短时客流过度饱和现象是地铁或其它交通网络中危险等级高且易发的交通问题,其带来的安全隐患有站内拥堵、运营效率低下和乘客相互挤压踩踏等,短时客流的预测是智能地铁系统安全运营的重要基础保障,对乘客生命安全和规划交通部门的整体运营意义重大。本文通过建立ARIMA短时客流预测模型实现周期性客流的波动特征提取,采用Light GBM预测算法实现对客流峰值的泛化,建立LSTM预测模型,在此基础上,提出LGB-LSTM并联模型,通过对客流空间和时间数据特征提取,解决预测精度和非线性最优拟合问题。实验结果表明:LGB-LSTM模型可有效解决短时预测问题。研究结果可应用于实时调节列车发车数量和间隔,实现旅客数量和列车运力合理匹配。同时,预报信息成为旅客的评估参考,为旅客出行及时设计合理路径,给出拥挤点数据和旅行提示,是实现车站信息化建设与管理工作的关键部分与举措。本文针对地铁短时客流量预测进行研究,主要工作如下:(1)使用Pearson系数法检验特征相关性。将数据以10分钟间隔划分为历史客流数据,分析地铁客流的时空变化特征和历史流量分布规律,定义不同车站的特点和功能,分析不同因素对车站客流的短期影响,寻求影响不同车站客流的主要因素。(2)构建地铁短时客流预测模型。通过地铁短时客流的周期性变化趋势建ARIMA预测模型、利用地铁客流时空特征建立Light GBM模型与LSTM模型,通过合理调参,完成对车站短时客流量预测与可视化对比分析。(3)模型重构。将ARIMA对趋势特征变化灵敏的特点,与LSTM相对精度高的特点相结合,构建ARIMA-LSTM组合模型;使Light GBM模型对峰值较好泛化能力与LSTM模型的特点相结合,提出LGB-LSTM组合模型。(4)模型准确率对比分析。将不同模型预测准确率加以比较,结果发现,ARIMA-LSTM模型和LGB-LSTM模型对短时客流量预测效果均优于单一模型。同时,LGB-LSTM模型预测结果更好,进一步提高了预测精度,能够准确获取地铁客流量中的时空特征信息,为短期客流预测问题的解决提供有效参考。
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