
[1] 广州地铁集团有限公司
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为克服传统城市轨道交通出行量预测方法的不足问题,提升轨道交通对计划性大型活动的应对能力,保障地铁在活动散场时段的运营稳定性、安全性。本文基于随机森林算法,建立了大型活动散场时段的地铁客流预测模型,并结合某大型场馆计划性活动期间的客流分布数据,比较分析了支持向量机算法、长短时间序列算法及随机森林算法在计划性活动散场时段地铁客流预测中的应用效果,验证了随机森林算法的应用优势,旨在切实提升计划性大型活动散场时段的城市轨道交通运营能力。
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