欢迎访问《人民公交》在线收稿采编平台
人民公交

人民公交

优化XGBoost模型在城轨站点短期客流预测的应用

苏飞强

[1] 浙江海宁轨道交通运营管理有限公司

人民公交 2024年 / 20期59-63
DOI：10.16857/j.cnki.cn11-5903/u.2024.20.017
0 次引用

摘要

本文提出一种基于训练数据集优化的Gridsearch-XGBoost模型，旨在通过Gridsearch方法自动调整XGBoost模型的参数，并结合特征筛选技术挑选合适的训练数据集，最终利用合适的训练数据集再次进行参数优化训练出最优的GridsearchXGBoost模型，结合杭海城际铁路某站点3个月的各时段客流数据进行预测，发现优化后的模型在RMSE、MAE以及MRE的表现上均明显优于常规XGBoost模型，RMSE达到8.10,MAE达到5.83,MRE达到0.079，模型预测精度达到92.1%。

关键词

优化XGBoost模型城市轨道交通站点短期客流预测

参考文献

共0条
正在加载参考文献...

版权声明

本文版权归编辑部所有。未经书面授权，不得转载、摘编或利用其他方式使用本文内容。