基于时间序列分析的上海地铁16号线客流预测—以临港大道站为例

摘要

随着不断发展城市轨道交通建设也不断涌现诸多问题，如何以科学手段来预测客流，从而提高轨道交通运营的效率引起广泛关注。时间序列分析是主流的预测方法，其中ARIMA模型适用于各类的序列，是迄今最通用的时间序列预测法。本文将以上海地铁16号线临港大道站为例，对其日客流通过时间序列分析方法，建立差分自回归移动平均模型(ARIMA模型)，利用自相关函数和偏自相关函数来初步判断和识别ARIMA模型各个参数，并根据所建立的模型来预测16号线临港大道站后两周客流数据，以此为提高临港地区城市轨交运营效率，改善临港地区地铁与公交高效衔接建立基础。