【摘 要】
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地铁客流预测是城市轨道交通系统日常运营管理的基础，尤其是在突发大客流影响时的准确客流预测，能够有助于缓解城市地铁运营压力并降低安全风险。虽然目前的地铁客流预测方法在对日常客流预测准确性上有较好的表现，然而由于忽视了客流波动造成的客流峰值和谷值数据量不平衡，其对客流的峰值预测效果不佳。为了进一步提高客流预测精度，考虑从峰值数据自身特征出发，通过聚类模型判断客流类别并验证不同客流类别间显著的不平衡问题
【基金项目】
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中铁第一勘察设计院集团有限公司，轨道交通工程信息化国家重点实验室开放课题项目（SKLK21-09）； 国家自然科学基金青年项目（52102405）； 湖南省自然科学基金青年项目（2021JJ40603）； 湖南省教育厅科学研究项目青年项目（21B0335）；
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地铁客流预测是城市轨道交通系统日常运营管理的基础，尤其是在突发大客流影响时的准确客流预测，能够有助于缓解城市地铁运营压力并降低安全风险。虽然目前的地铁客流预测方法在对日常客流预测准确性上有较好的表现，然而由于忽视了客流波动造成的客流峰值和谷值数据量不平衡，其对客流的峰值预测效果不佳。为了进一步提高客流预测精度，考虑从峰值数据自身特征出发，通过聚类模型判断客流类别并验证不同客流类别间显著的不平衡问题，参照分类任务中类别不平衡问题的处理方式，通过欠采样、随机过采样、合成少数类过采样三种数据平衡方式，实现客流平衡处理。同时，采用支持向量回归、人工神经网络、长短时记忆神经网络三种预测模型，进行客流预测并对比不同数据平衡方式对模型性能的影响。结果表明：相比于未对训练集进行数据平衡处理，类别平衡在一定程度上提升了模型的预测精度；基于合成少数类过采样技术平衡数据的支持向量回归模型可以提供最佳的进站客流预测精度；基于随机过采样技术平衡数据的长短时记忆神经网络模型可以提供最佳的出站客流预测精度。研究结果为客流波动较大情况下的城市轨道客流精准预测提供理论依据。
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