基于ARIMA算法的地铁乘客流量预测
海玲
刘文
刘岩
谷峥
刘智勇
新疆工程学院人工智能与智慧矿山工程技术中心 乌鲁木齐 830023
摘要：随着城市人口的日渐增加,带来的突出问题就是地铁线路运输的客流量激增,导致地铁的承载压力变大,给地铁管理部门的运营调度工作带来极大的挑战,针对上述问题,急需一种地铁乘客流量预测方法来解决地铁运管部门运营调度的难题.基于此,论文在时间序列法预测地铁乘客流量的基础上,引用了ARIMA模型,基于数据分析筛选,通过对地铁客流历史数据的特征变化分析,进行了20条站点线路的数据稳定性优化及白噪声检验,使用自相关和偏相关图来对模型参数估值,最后测试ARIMA模型的拟合度,对20个站点线路进行预测,分析地铁的客流数据变化情况,从而得到一个模拟计算后的客观预测数据,为地铁运营调度部门提供科学决策.
关键词：数据分析乘客流量ARIMA模型
分类号：TP39(计算技术、计算机技术)
资助基金：国家自然科学基金(61962058)新疆维吾尔自治区自然科学基金面上项目(2019D01A30)新疆维吾尔自治区自然科学基金(2020D01B20)
论文发表日期：2025-03-20
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：5( 666-670 )
英文信息