声明
第1 章 绪论
1.1 研究背景及意义
1.1.1 研究背景
1.1.2 研究意义
1.2 国内外研究现状
1.2.1 城市轨道交通客流预测研究综述
1.2.2 研究现状总结与评价
1.3 研究内容及技术路线
1.3.1 研究内容
1.3.2 技术线路
第2 章城市轨道交通客流影响因素分析
2.1 城市轨道交通客流短时预测原理
2.2 城市轨道交通客流特征分析
2.2.1 城市轨道交通客流时间分布规律
2.2.2 城市轨道交通客流空间分布规律
2.2.3 外部特征对城市轨道交通客流的影响
2.3 城市轨道交通客流短时预测影响因素
2.4 本章小结
第3 章城市轨道交通客流数据预处理
3.1 客流数据预处理的流程
3.2 数据收集与清洗
3.2.1 多源数据提取
3.2.2 缺失值的处理
3.2.3 异常值的处理
3.3 数据的相关性分析
3.4 数据的规范化处理
3.4.1 常规的数据规范化方法
3.4.2 基于 word2vec改进的车站编码方法
3.4.3 基于 Yeo-Johnson的客流数据幂变换
3.5 本章小结
第4 章 基于集成学习的客流短时预测模型
4.1 构建客流短时预测模型
4.1.1 客流短时预测方法分析
4.1.2 集成学习模型概述
4.1.3 基于 Boosting的预测框架
4.1.4 模型融合方法
4.2 预测模型的优化与评估
4.2.1 模型参数寻优方法
4.2.2 预测效果的评价指标
4.3 城市轨道交通进出站客流短时预测流程
4.4 本章小结
第5 章实例分析
5.1 基于集成学习的客流短时预测模型
5.1.1 客流数据预处理
5.1.2 模型的参数设置
5.1.3 预测效果分析
5.2 外部特征和车站编码方法预测效果的影响
5.2.1 外部特征对预测效果的影响分析
5.2.2 车站编码方法对预测效果的影响分析
5.3 参数寻优后的预测效果分析
5.3.1 模型参数寻优的设置
5.3.2 模型参数寻优的结果分析
5.4 本章小结
结 论
致谢
参考文献
攻读研究生期间发表的论文及科研成果
西南交通大学;