地铁客流预测算法：历年研究与最新进展

"这篇系统性文献综述聚焦于地铁客流预测技术的研究进展，涵盖了从传统方法到基于机器学习的先进算法。" 在城市轨道交通和地铁运营中，准确预测客流至关重要，因为它能有效缓解拥挤、缩短乘客等待时间，同时对交通拥堵进行管控，减少因交通问题引发的事故。近年来，科研人员提出了一系列预测地铁客流的算法，包括传统的经典算法、基于回归的模型、基于机器学习的模型以及混合模型。 传统经典算法通常基于统计学原理，如时间序列分析和趋势预测，它们依赖历史数据的线性或非线性关系来预测未来的客流。这些方法虽然相对简单，但在处理复杂和非线性变化时可能表现不足。 基于回归的模型利用统计回归分析来建立客流与各种因素（如时间、天气、节假日等）之间的关系。例如，多元线性回归和时间序列回归模型被广泛应用于预测。这种方法可以捕获多个变量的影响，但可能无法捕捉到数据中的非线性和动态模式。 随着大数据和计算能力的提升，基于机器学习的模型逐渐成为主流。这些模型，如支持向量机(SVM)、神经网络(ANN)、决策树和随机森林等，能够学习和识别数据中的复杂模式，从而提供更精确的预测。它们在处理大量数据和非线性关系方面具有优势，但需要大量的训练数据和参数调整。 混合模型结合了多种方法，如将经典算法与机器学习算法相结合，以利用各自的优势，提高预测精度。这种模型的灵活性和适应性更强，但设计和实施过程也更为复杂。 文献综述还讨论了各研究中算法使用的频率、所考虑的输入变量，以及评估预测性能的标准，如均方误差(MSE)、平均绝对误差(MAE)和决定系数(R^2)等。这些指标有助于比较不同算法的优劣，并为未来的研究指明方向。 地铁客流预测是一个多学科交叉的领域，涉及运筹学、统计学、计算机科学等多个领域。随着技术的发展，预测模型将不断进化，以应对日益复杂的交通挑战。未来的研究可能会探索深度学习、增强学习等更先进的技术，并结合实时数据和物联网设备，进一步提高预测的实时性和准确性。