基于ARIMA模型的城市軌道交通客流預測及研究

倪 杰，于 莉，靳笑楠

（上海工程技術大學 城市軌道交通學院，上海201620）

0 引 言

近年來，隨著城市軌道交通行業的高速發展，由于新線開通運營后期，站點周邊公交配套設施逐漸完備，乘客對于新線已經較為熟悉，且原有的客流出行習慣也會由于新線所提供的便利性而得到改變。此時站點的進出站客流波動趨于穩定，因此可以利用歷史數據進行客流預測。

目前，眾多學者針對不同場景提出不同的預測方法。郭文雅等［1］比對武漢軌道交通3號線開通前后，線網及各線路客流變化情況，定量分析了新線開通對線網及各線路客流的影響，提出了提高線網客流的幾項建議和措施。楊德明等［2］對深圳地鐵新開通線路進行觀察，結合網絡后臺客流數據分析，找出網絡中存在較大問題的車站，掌握新線開通客流變化規律。朱霞等［3］從上海軌道交通運營線路的客流變化入手，探討網絡化進程對客流變化的影響，分析網絡化進程中客流變化的原因。鄭清杰［4］在分析歷史新線接入后客流變化情況，基于土地利用性質對城市軌道交通車站進行K聚類，基于聚類結果及新線車站的評估，進行新線車站進出站量的預測。

考慮到不同重要度等級下的站點客流特性有較大差異［5］，時間序列模型的優勢在于能夠較好的挖掘出數值變化背后的規律性。因此，本文采用時間序列模型進行站點進出站客流的預測，并利用小波去噪法，針對客流信號中不規則波動的噪點進行去除，提高預測精度。……