城市轨道交通短时客流预测

### 城市轨道交通短时客流预测的研究综述

#### 自适应图卷积网络的应用
基于自适应图卷积网络(AGCN)的城市轨道交通短时客流预测模型被广泛应用于实际场景中。通过利用智能IC卡产生的大量交易记录，此模型能够有效捕捉站点间复杂的时空关联特性，实现对未来短时间内客流量的精准预估[^2]。

#### 时间序列分析技术
对于时间序列中的长短期依赖关系处理，LSTM（长短期记忆网络）作为一种特殊的递归神经网络结构表现出色。它不仅克服了传统RNN难以训练深层网络的问题，而且能很好地保留历史信息，在面对周期性强且存在突变情况下的客流数据时尤为适用。此外，GRU作为简化版的LSTM同样具备良好的性能表现，尤其适用于样本数量有限的情形下[^3]。

#### 综合性预测框架构建
为了提升整体预测准确性并增强系统的鲁棒性，通常会采用集成学习策略来融合不同类型的单体模型优势。例如随机森林(Random Forest)，XGBoost等回归类算法擅长挖掘特征变量间的非线性映射规律；而ARIMA, SARIMAX这类经典统计学方法则善于描述平稳过程的发展趋势。两者相结合形成的混合模式可以在一定程度上弥补各自缺陷，达到更好的泛化能力。

import pandas as pd
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
from statsmodels.tsa.statespace.sarimax import SARIMAX

# 构造随机森林模型实例
rf_model = RandomForestRegressor(n_estimators=100)

# 训练SARIMAX模型
sarima_model = SARIMAX(endog=train_data['passenger_count'], order=(1, 1, 1), seasonal_order=(0, 1, 1, 7))
fitted_sarima = sarima_model.fit()

def hybrid_predict(model_rf, model_sarima, X_test):
    pred_rf = model_rf.predict(X_test.drop('date', axis=1))  # 使用RF进行预测
    forecast_sarima = model_sarima.forecast(steps=len(X_test)).values  # 调用SARIMA未来值预测
    
    final_prediction = (pred_rf + forecast_sarima)/2  # 平均两种模型的结果得到最终输出
    return final_prediction