基于多因素分析的地鐵客流預(yù)測(cè)方法實(shí)證研究

摘要： 面向多因素下地鐵線路客運(yùn)量預(yù)測(cè)需求，通過(guò)特征挖掘、相關(guān)性分析，從時(shí)間、天氣、線網(wǎng)規(guī)模、城市發(fā)展、節(jié)假日及活動(dòng)等因素選取12項(xiàng)影響特征指標(biāo)，針對(duì)XGBoost模型超參數(shù)優(yōu)化難題，提出基于斑馬優(yōu)化算法(ZOA)的超參數(shù)優(yōu)化算法；構(gòu)建XGBoost-ZOA組合預(yù)測(cè)模型，設(shè)計(jì)時(shí)序數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)的交叉驗(yàn)證方案，并在西安地鐵開展實(shí)例驗(yàn)證。經(jīng)ZOA算法優(yōu)化后的預(yù)測(cè)模型，在1號(hào)線測(cè)試集上的預(yù)測(cè)誤差平... （共8頁(yè)）