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基于融合模型动态权值的短期客流预测方法
摘要：
随着城市交通的发展和人口流动的增加，短期客流预测成为城市公共交通运营的重要问题。本文提出了一种基于融合模型动态权值的短期客流预测方法。该方法融合了ARIMA模型、SVR模型和LSTM模型，利用动态权值算法对三个模型的预测结果进行合理分配，从而提高了预测准确性和稳定性。实验证明，该方法比传统的单一模型、加权模型和简单融合模型具有更高的预测精度和可信度。同时，该方法具有较强的可靠性和实用性，可以为城市公共交通运营提供重要的决策支持和指导。
关键词：短期客流预测；融合模型；动态权值；ARIMA模型；SVR模型；LSTM模型
1.引言
随着城市化进程的加速和人口流动的增加，城市公共交通运营面临着越来越严峻的挑战。客流量的高峰期、拥堵和延误等问题不断增加，导致乘客满意度降低、安全风险增加以及城市形象受损。为了更好地规划和管理城市公共交通运营，短期客流预测成为了至关重要的任务。
短期客流预测主要用于预测未来一段时间内的客流量，以便进行合理的规划和调度。这是一个复杂的问题，受到许多因素的影响，包括天气、节假日、交通状况、旅游等。传统的单一模型和加权模型的预测效果往往不够理想，因为它们往往只能捕捉部分数据的特征，无法全面反映客流量的变化规律。因此，本文提出了一种基于融合模型动态权值的短期客流预测方法，以提高预测准确性和稳定性。
2.相关工作
在短期客流预测领域，已经出现了许多预测方法和模型。其中，ARIMA模型、SVR模型和LSTM模型是最常用的方法之一。
ARIMA模型是一种时间序列预测方法，可以用来预测具有随机趋势和周期变化的数据。ARIMA模型基于历史数据建立模型，并利用此模型进行未来的预测。尽管ARIMA模型简单易用，但它无法捕捉预测数据的非线性特征。
SVR模型是一种支持向量机学习方法，它可以在高维空间中进行样本分类和回归分析。SVR模型具有较高的预测精度和可靠性，特别适用于非线性数据的预测。
LSTM模型是一种循环神经网络，它可以有效处理时序数据的长时记忆和时间延迟问题。LSTM模型可以学习序列之间的依赖关系，从而提高预测精度。
3.方法设计
本文提出了一种基于融合模型动态权值的短期客流预测方法。该方法融合了ARIMA模型、SVR模型和LSTM模型，利用动态权值算法对三个模型的预测结果进行合理分配。其预测流程如下图所示：
首先，以每一小时的客流量为样本，利用ARIMA、SVR和LSTM模型进行训练，得到三个模型的预测结果；
其次，定义预测误差率评估指标，分别对三个模型的预测精度进行评估；
然后，利用动态权值算法对三个模型进行合理分配，以获得最优的预测结果；
最后，利用得到的最优预测结果进行短期客流预测，并根据实际情况进行持续调整和优化。
动态权值算法的核心思想是将权值分配与预测误差挂钩，即模型预测误差越小，则其权值越大。其计算公式如下所示：
其中，Wi表示第i个模型的权值，Ei表示第i个模型的预测误差率，k和λ分别表示衰减因子和平滑因子，n表示模型的个数。
4.实验结果分析
为了验证本文提出的方法的有效性，我们利用某市地铁站点的客流数据进行了实验。将数据分为训练集和测试集，分别占总数据的80%和20%。实验结果如下表所示：
从实验结果可以发现，本文提出的基于融合模型动态权值的短期客流预测方法比传统的单一模型、加权模型和简单融合模型具有更高的预测精度和可信度。其中，LSTM模型在短期预测中表现最好，但在长期预测中表现较差；ARIMA模型在长期预测中表现最好；SVR模型在短期和中期预测中表现较好。通过动态权值算法对三个模型进行合理分配，可以在不同预测周期内获得最优的预测效果。
5.结论和展望
本文提出了一种基于融合模型动态权值的短期客流预测方法，它集成了ARIMA、SVR和LSTM模型，以提高预测准确性和稳定性。实验证明，该方法比传统的单一模型、加权模型和简单融合模型具有更高的预测精度和可信度。同时，该方法具有较强的可靠性和实用性，可以为城市公共交通运营提供重要的决策支持和指导。未来研究可以进一步探索优化动态权值算法，设计更多新颖有效的特征，以提高预测精度和预测范围。