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人民公交

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基于POI数据的站点动态聚类与多源LSTM模型：台州S1线客流预测

曹树森[1]
钱栋栋[1]
刘亮[1]
朱宝全[1]
刘兴宇[2]

[1] 台州台中轨道交通有限公司

[2] 北京交通大学交通运输学院

人民公交 2025年 / 08期57-59
DOI：10.16857/j.cnki.cn11-5903/u.2025.08.019
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摘要

精准的客流预测对市域铁路的优化调度和资源配置至关重要。本文基于台州市域铁路S1线数据，提出了一种多元LSTM模型，结合POI数据、节假日及天气等外部因素，提升了预测精度。通过聚类分析对车站进行分组，捕捉不同站点的客流规律，最终实现短时客流预测。实验结果表明，提出的模型优于NAR神经网络和SARIMA，具有较高的预测准确性，为S1线的运营管理提供了科学依据。

关键词

市域铁路客流预测聚类分析多元LSTM

参考文献

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