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本发明涉及一种城市轨道交通的新线站点短时客流预测方法,包括1采集新线站点的多源数据,多源数据包括土地利用性质、交通供给水平、土地开发强度和既有城市轨道交通客流量;2对采集到的多源数据进行处理和融合,构建客流预测模型;对客流数据进行清洗和预处理;通过计算客流数据影响因素得到城市轨道新站点的客流量预测结果,客流数据包括车站吸引力和乘客自身因素;根据客流数据和POI数据构建BP神经网络模型;根据构建的BP神经网络模型得出新线站点短时客流量;3对构建的客流预测模型进行优化,对客流量进行修正并进行客流分配。本发明能够精确地预测新线的短时客流,便于城市轨道的运营组织。