【摘 要】
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城市轨道交通短时客流预测可为相关运营部门实时调整行车调度、提高运营效率提供重要的决策依据，为乘客提供合理出行建议。因此，针对具有非线性和随机性等特性的地铁进出站短时客流预测问题，文章在堆叠式长短时记忆（SLSTM,Stacked Long Short Term Memory）模型的基础上，引入遗传算法（GA,Genetic Algorithm），构建了GA-SLSTM预测模型。以10 min为预测
【基金项目】
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四川省科技计划项目（2020YFG0353）；
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城市轨道交通短时客流预测可为相关运营部门实时调整行车调度、提高运营效率提供重要的决策依据，为乘客提供合理出行建议。因此，针对具有非线性和随机性等特性的地铁进出站短时客流预测问题，文章在堆叠式长短时记忆（SLSTM,Stacked Long Short Term Memory）模型的基础上，引入遗传算法（GA,Genetic Algorithm），构建了GA-SLSTM预测模型。以10 min为预测粒度对地铁历史运营数据进行整理，分析了客流变化特征，并将其与GA-循环神经网络（RNN,Recurrent Neural Network）模型和LSTM模型的预测效果进行对比。GA-SLSTM预测模型对普通站点和换乘站点预测值的决定系数R2的平均值分别达到0.95和0.90，预测值对真实值的拟合效果较好，预测误差低于其他2种模型，证明该方法可提高地铁短时客流预测的准确性。
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