地铁站点日客流量预测

### 地铁站点日客流量预测

#### 数据收集与预处理
为了进行地铁站点的日客流量预测，数据的收集至关重要。通过网络爬虫技术可以从公开渠道获取成都地铁客流量的相关数据[^1]。这些原始数据通常需要经过一系列预处理操作才能用于后续建模工作。

- **数据清洗**：去除重复记录、填补缺失值以及纠正错误条目。
- **特征工程**：提取日期中的星期几作为周期性变量；计算节假日标志位；考虑天气状况等因素的影响。

import pandas as pd

# 假设df为已加载的数据框
def preprocess_data(df):
    df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])
    df.set_index('date', inplace=True)

    # 添加额外的时间特性列
    df['day_of_week'] = df.index.dayofweek
    df['is_holiday'] = ...  # 根据具体定义填充
    
    return df.fillna(method='ffill').drop_duplicates()

#### 特征选择与模型构建
完成上述准备工作之后，可以采用多种算法来建立预测模型。考虑到时间序列的特点，ARIMA（自回归积分滑动平均）、LSTM（长短期记忆神经网络）都是不错的选择。此外还可以尝试集成学习方法如随机森林或XGBoost等提升泛化能力。

对于特定场景下的优化建议：

- 如果存在明显的季节性和趋势成分，则优先选用带有差分项的时间序列模型；
- 当样本量较大且具备足够的算力支持时，深度学习框架能够捕捉更复杂的模式变化规律；
- 对于非线性的关系探索，树形结构类别的分类器往往表现良好。

from statsmodels.tsa.arima.model import ARIMA
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor

model_arima = ARIMA(endog=train_series, order=(p,d,q)).fit()  # 参数需调优
predictions_arima = model_arima.forecast(steps=forecast_horizon)[0]

rf_regressor = RandomForestRegressor(n_estimators=100).fit(X_train, y_train)
predictions_rf = rf_regressor.predict(X_test)

#### 结果评估与可视化呈现
最终得到的预测结果应当接受严格的性能测试，常用的评价指标包括均方误差(MSE)、平均绝对百分比误差(MAPE)等。同时借助图表工具直观展现实际值同预期值间的差异情况，便于决策者理解并采取相应措施调整运营策略。

import matplotlib.pyplot as plt

plt.figure(figsize=(12,8))
plt.plot(test_dates, actual_values, label="Actual", color="blue")
plt.plot(test_dates, predictions, label="Predicted", linestyle="--", color="red")

plt.title("Daily Passenger Flow Prediction vs Actual Values")
plt.xlabel("Date")
plt.ylabel("Passenger Count")
plt.legend()
plt.show()