铁路车站客流量波动规律与预测方法探讨

摘要：

铁路客运呈现出显著波动特性和复杂变化趋势,准确把握客流变化规律和趋势,实现客流的精准预测,对铁路网络规划、运营组织优化、服务质量提升具有重要意义.以铁路车站客流量2017-2019年历史数据为基础,对节假日和非节假日铁路车站客运量波动规律进行分析,通过日期和节假日属性特征设计,应用提出融合注意力机制的长短时记忆网络(LSTM-AM)模型对铁路某车站日客流量进行预测.结果表明,LSTM-AM模型预测误差小且能够较好地反映出客流变化规律,可以为铁路相关部门提供数据支持.

关键词：铁路车站、客流量预测、节假日、波动规律、LSTM-AM模型、实证分析

分类号：TP391;TL334;F272

资助基金：中国国家铁路集团有限公司科技研究开发计划;中国国家铁路集团有限公司科技研究开发计划;中国铁路经济规划研究院有限公司基金课题

在线出版日期：2024-09-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：72-79