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基于公交IC卡数据的公交客流量预测模型研究的任务书
一、任务背景及研究意义
近年来，随着城市化进程的加速，公共交通日益成为城市交通的主力军。但是，高峰时段的客流拥堵问题也逐渐凸显，给出行带来极大不便。针对这一问题，有效地预测公交客流量，进一步优化公交线路和车辆分配，提高公共交通服务的质量和效率，变得尤为重要。
公交IC卡成为了获取公交客流量信息的主要手段，通过分析公交IC卡数据，可以深入了解地铁客流的分布和规律。因此，建立一个公交客流量预测模型，通过挖掘IC卡数据中的信息，能够实现对于某一时间点、地点的公交客流量进行精准预测，不仅可以为公交运营部门的决策提供重要参考，也有助于公众合理安排出行计划，提高公共交通服务的质量和效率。
二、研究内容
本研究的主要内容是基于公交IC卡数据，构建公交客流量预测模型。涉及以下研究内容：
1.数据采集与处理
通过对IC卡数据的抽取、清洗和标准化处理，获取有效的公交客流量数据。数据处理方面，需要考虑客流量的时空特征，例如站点、时间、天气等等因素，对客流量数据进行综合分析。
2.特征工程
针对所得到的数据，进行特征选择和特征提取，结合客流量的时空特征，构建合理的特征向量，用于后续建模分析。
3.建模与分析
采用数据挖掘和机器学习等方法，结合得到的特征向量，构建公交客流量预测算法模型。模型需要能够准确预测公交客流量的变化趋势和未来趋势，利用交叉验证和验证集等方法对模型的性能进行评价。
4.结果展示
根据模型的预测结果，制作客流量热力图、折线图等可视化图表，对客流量的时空分布规律进行分析和展示。
三、预期成果
本研究旨在构建一个基于公交IC卡数据的公交客流量预测模型，通过对模型的实证分析，能够获得以下预期成果：
1.建立一个客流量预测的算法模型
本研究的主要成果是建立一个基于公交IC卡数据的公交客流量预测算法模型，能够对于某一时间点、地点的公交客流量进行准确的预测和展示。
2.改善公共交通服务水平
模型的建立能够为公共交通服务部门提供实时、准确的客流量信息，协助优化公交线路和车辆配备计划，提高公共交通服务水平。
3.验证算法模型
将本研究所得到的模型应用于现实情况，通过验证集的实证分析，验证模型的准确性与实用性。
四、研究计划与进度安排
本研究的主要进度如下：
1.前期调研和数据采集（2周）
2.数据预处理（2周）
3.特征工程（3周）
4.模型建立与分析（4周）
5.结果展示与应用（2周）
六、参考文献
[1]韦乐娣,孙洪涛,刘涛.应用数据挖掘技术对公交客流量预测研究[J].计算机技术与发展,2008,18(S2):199-203.
[2]阎征慧.基于RFM的公交IC卡客流预测[J].交通运输工程学报,2018,18(2):114-121.
[3]张歆.基于数据挖掘技术的地铁客流预测模型研究[J].软件导刊,2017(07):47-48.