铁路旅客流量预测：时间序列模型、SARIMAX与天气因素分析

该论文《基于时间序列模型的铁路旅客流量预测》由李正、沈烨平、朱慧慧在中国计量大学完成，获得了第四届“泰迪杯”全国数据挖掘挑战赛的特等奖并获得企业冠名奖。研究主要关注铁路旅客流量的预测与管理，目的是通过对历史数据进行深入挖掘和多维度分析，提升铁路运营效率。 论文首先构建了一个包含列车表、站点表、到站离站表和区间表在内的列车信息数据库，利用Eclipse和MySQL等工具进行数据处理。作者使用Matlab配合MySQL对旅客梯形密度表进行分类，关注车次、时段、车站和区间等因素，探究客流规律。特别地，他们采用了改进的RFM模型对站点进行分区，并针对不同的客流方向（如本地和外地客流）进行分析，以理解客流流向趋势。 核心预测部分，作者引入了考虑季节特征的SARIMAX模型来预测未来客流量。然而，发现节假日对预测结果有显著影响，表现为三角函数波形的误差波动。通过傅立叶函数拟合节假日误差，发现这一方法能有效减少预测误差，且通过实际数据验证了其有效性。此外，尽管天气也影响客流量，但对预测误差的影响较小，因为SARIMAX模型已能在一定程度上解释这部分变化。 为了优化调度，论文提出了多阶段决策的调度模型，针对管内列车座位利用率不均的问题，设计了一个以日平均客座率为目标的0-1规划模型。借助Lingo分支定界法，论文得出了各车次在不同日期间的最优停靠站点方案，尤其在节假日这样的高峰期，有效地避免了资源的浪费。 这篇论文展示了如何通过时间序列分析、节假日误差校正以及多因素综合考虑，实现铁路旅客流量的精确预测，并为铁路运营决策提供了科学依据，具有重要的实践价值。