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雷达卡
随着城市化进程不断加快，地铁作为城市公共交通体系中的关键组成部分，其客流量的预测在交通规划、运营管理及乘客服务等方面发挥着重要作用。精准的客流预测不仅有助于运营单位科学调配运力、优化列车运行班次，还能有效缩短乘客等待时间，提升整体出行效率。
对乘客而言，掌握实时或预测性的客流量信息，是合理安排出行时间与选择路线的重要参考。通过避开高峰时段或拥挤站点，乘客可以获得更舒适的出行体验，从而提高满意度。
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然而，地铁站的客流量受多重因素共同影响，呈现出高度复杂和动态变化的特点。这些因素包括时间维度上的早晚高峰、工作日与周末差异；空间维度上的站点地理位置、周边人口密度与商业布局；以及外部环境如天气状况、节假日效应等。此外，乘客个体出行习惯也增加了预测难度。传统预测方法，例如回归分析、时间序列模型等，往往难以充分捕捉这些非线性关系和长期依赖特征，导致预测效果受限。
近年来，人工智能技术的进步推动了深度学习在交通预测领域的广泛应用。其中，长短期记忆网络（LSTM）作为一种改进型循环神经网络（RNN），因其具备处理长期依赖问题的能力而备受关注。LSTM通过引入记忆单元、输入门、遗忘门和输出门机制，能够有效保留和筛选历史信息，在处理具有周期性和趋势性的时间序列数据方面表现出色。
将LSTM应用于地铁客流量预测，可以更准确地识别客流变化中的潜在模式，显著提升预测精度。这为地铁运营方提供了更加可靠的决策支持，避免因运力配置不当造成资源浪费或乘客积压现象的发生。同时，结合列车调度优化，可实现发车间隔的动态调整，进一步增强系统响应能力和服务水平。
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在国内，基于LSTM的地铁人流量预测研究已取得一系列成果。研究者普遍采用LSTM及其组合模型进行短时客流预测。例如，有学者提出CNN-LSTM混合架构，利用卷积神经网络（CNN）提取站点间的空间关联特征，再由LSTM建模时间序列变化规律，实现了更高的预测准确性。另有研究尝试TCN-LSTM融合模型，借助时序卷积网络（TCN）处理多源时间序列数据，并结合LSTM挖掘客流与外部变量（如天气、节庆）之间的长短期依赖关系。
在特征工程方面，国内研究逐步从单一时间特征扩展到综合考虑空间属性与外部影响因子。除小时、星期等基本时间标识外，还引入站点位置、线路结构、邻近区域功能类型以及气象数据等多元输入，使模型更具现实解释力和泛化能力。
为进一步提升性能，部分研究聚焦于模型结构优化。例如，有学者提出一种图卷积堆叠双向单向LSTM网络，通过图卷积网络（GCN）刻画地铁站点间的动态空间相关性，再结合双向LSTM捕捉前后时间方向的信息流，从而实现对复杂时空特征的高效建模，达到高精度预测目标。
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在国外，类似的研究方向同样受到高度重视。研究者广泛使用LSTM框架对地铁客流进行建模，并积极探索新型算法以突破现有瓶颈。例如，有研究采用Conv-LSTM模型预测地铁站内乘客拥堵情况，该模型能同时捕获拥堵现象在时间和空间上的传播特性，增强了对局部拥堵演化的预判能力。
此外，一些研究结合图神经网络（GNN）与LSTM，充分利用地铁网络拓扑结构和客流流动路径信息，构建端到端的预测系统。此类方法不仅能反映站点间的连接关系，还能模拟客流在网络中的转移行为，显著提升了整体预测性能。
在模型改进方面，注意力机制被引入LSTM结构中，用于加权不同时间步或特征的重要性，使模型能够自动聚焦于关键影响因素，从而提高鲁棒性和预测准确率。同时，借助TensorFlow、PyTorch等主流深度学习平台，研究人员可通过精细化调参和优化训练流程，进一步提升模型收敛速度与泛化能力。
周恒的研究采用串级控制技术设计了一套应用于地铁空调水系统的流量调控方案，实现了对系统流量的精确调节，有效提升了空调系统的能效表现。但该方法在面对突发性流量波动时，可能存在响应延迟的问题，限制了其在快速变化场景下的适用性[1]。
江云帆则针对地铁车厢送风风道及内部流场分布问题，基于计算流体动力学（CFD）构建了流场分析与结构优化系统。通过对风道几何形态的改进，显著提高了送风均匀性与效率。然而，该系统在处理复杂三维流场模拟时，计算开销较大，且对高性能计算设备依赖较强[2]。
总体来看，地铁站客流量预测已成为智能交通系统建设中的核心环节。通过整合地铁、公交、出租车等多种交通方式的数据资源，有望实现城市交通系统的协同管理与整体优化。而LSTM及其衍生模型的应用，为解决复杂时空预测问题提供了强有力的技术支撑。深入探索其在实际场景中的适应性与可扩展性，对于推动智慧城市建设具有重要意义。
本研究聚焦于地铁站客流量的预测问题，旨在借助长短期记忆网络（LSTM）模型，结合历史客流数据及相关时间与空间特征，实现对未来客流量的高精度预测。通过准确预估各站点不同时段的乘客数量，可为地铁运营调度提供科学依据，优化运力分配，提升运输效率与乘客出行体验。
为构建并训练LSTM预测模型，本研究整合并清洗了一套详尽的地铁客流量数据集。该数据集包含以下字段：
- cardid：每条记录的唯一标识符，用于追踪独立的数据条目。
- date：记录发生的日期，格式为YYYY-MM-DD，用于提取年、月、日等时间维度特征。
- otime：乘客进站时间，精确到秒（HH:MM:SS），从中可提取小时、时段及星期几等关键时间变量。
- ostation：乘客出发站点名称，例如“8号线西藏北路”，反映客流的空间起点信息。
- oline：出发线路名称，如“8号线”。虽然在当前模型中未直接作为输入特征使用，但可用于后续扩展分析或交叉验证。
- ostop：出发站点的具体位置名称，如“西藏北路”，与ostation存在映射关系，在本研究中未单独建模。
- dtime、dstation、dline、dstop：分别表示乘客出站时间、目的站点名称、目的线路及具体位置。这些字段用于还原完整的出行链路，在本研究中主要用于数据完整性校验，而预测模型主要依赖出发侧的信息。
根据LSTM模型对序列数据的处理特性，本研究从原始数据中提取了以下核心特征作为模型输入：
- 小时（hour）：从出发时间otime中提取的小时值（0–23），用以捕捉一天内不同时段的客流波动规律，例如早高峰、晚高峰和夜间低谷等模式。
邸振等人在研究中引入时间窗机制，并运用优化算法设计了地铁客货协同运输方案，有效提升了运输流程的合理性与地铁资源的利用率。然而，该方法在面对实时交通状态变化时响应能力有限，缺乏对突发事件影响的动态适应机制[3]。
李亮团队针对地铁列车空调系统中存在的冷凝器热回流问题，采用数值模拟手段开展分析，并提出相应的结构与运行参数改进策略。实施后显著缓解了热回流现象，增强了空调系统的整体能效。但其模拟过程中设定的边界条件较为理想化，可能导致结果与真实工况存在一定偏差[4]。
吴正中对地铁场段管网监测系统的水力建模进行了深入研究，构建了集实时监测与数据分析于一体的运维支持方案。该系统能够动态掌握管网运行状态，辅助故障预警与维护决策。但在数据处理算法的智能化与响应速度方面仍有提升空间，需进一步优化以增强准确性与实时性[5]。
宋桦提出一种基于多系统联动的预测框架，用于地铁环控系统的能耗分析与优化。该方法融合通风、空调、照明等多个子系统的运行数据，实现了能耗趋势的精准预测与调控。不过，在实际部署中，由于各系统间存在数据接口不统一、协议异构等问题，往往需要额外投入人力进行数据对接与格式转换[6s]。
李楠及其团队围绕地铁轨行区障碍物检测难题，开发了一套基于视觉与传感器融合的智能检测系统。系统具备实时识别轨道区域内异物的能力，有效提升了行车安全性。但在复杂环境干扰下，如光照剧烈变化、物体遮挡或雨雾天气，检测准确率可能出现下降[7]。
李亨等人探讨了地铁站点周边交通组织与土地利用之间的协调关系，提出了量化评估方法。该方法可用于判断站点区域功能布局与交通承载能力的匹配程度，为城市规划与站点一体化设计提供参考。但其分析高度依赖高质量的空间与交通数据，且需综合考量多种因素间的非线性交互作用[8]。
冯腾等通过对地铁隧道通风设备的历史故障数据进行统计分析，开展了可靠性、可用性与可维护性（RAM）指标的分配研究。研究成果为设备维护周期制定与更新计划提供了数据支撑。然而，在RAM指标分配过程中可能存在主观赋权现象，从而影响最终评价结果的客观性与公平性[9]。
许韦韦针对地铁工程中的变配电系统设计问题，提出了一套兼顾安全性、可靠性和经济性的综合设计方案。该方案系统梳理了供电架构的关键技术要点，对新建线路具有指导意义。但在具体工程项目中，仍需结合现场条件进行个性化调整与深化设计[10]。
张凯利用5G通信与增强现实（AR）技术融合，构建了地铁设施智慧巡检平台。该系统支持远程实时视频传输与专家协同诊断，大幅提高了巡检效率与问题识别精度。然而，当5G网络覆盖不足或信号不稳定时，系统的稳定性和响应性能将受到明显制约[11]。
吕征等人聚焦地铁站台门安全回路存在的潜在风险，开展了系统性风险识别与改进措施研究。基于对回路工作原理与典型故障模式的分析，提出了电路冗余与检测逻辑优化方案，显著降低了安全隐患。但在落地实施阶段，还需评估新方案与既有设备的兼容性以及改造所需的经济成本[12]。
Cong X等人应用集成经验模态分解（EEMD）方法对地铁客流量序列进行预处理，有效分离出趋势项、周期项与噪声成分，进而提升了短期客流预测的准确性。该方法擅长捕捉客流的非线性与时变特征，但在处理超大规模数据时计算开销较大，对硬件资源要求较高[13]。
Kangli Z等针对超饱和运营状态下的城市地铁系统，研究了乘客出站等待时间的量化方法。通过实地观测与排队数据分析，建立了等待时间估算模型，为衡量系统服务水平提供了新视角。但由于不同城市间运营模式、乘客行为存在差异，该方法的普适性有待进一步验证[14]。
Athanasios K等人采用复杂网络理论对地铁站点拓扑结构进行建模，识别出网络中的关键节点。该方法揭示了站点在网络连通性中的战略地位，有助于制定重点防护与应急调度策略。然而，若要更全面评估站点重要性，还需纳入客流量、换乘强度、站点类型等多重属性进行综合分析[15]。
在数据预处理过程中，首先将原始数据集中的日期与时间字段统一转换为Pandas的DateTime格式，以便进行后续的时间特征提取。从中提取出小时（hour）和星期几（day_of_week）作为模型的重要时间特征，其中星期几用于刻画一周中不同日期对地铁客流量的影响规律。
对于站点信息，出发站点和到达站点的名称原本为文本类型，无法被深度学习模型直接处理，因此采用LabelEncoder对其进行数值化编码。经过编码后的“出发站点编码”（ostation_encoded）和“到达站点编码”（dstation_encoded）分别表示不同出发与到达站点对客流分布的影响，从而将类别变量转化为LSTM模型可识别的数值输入形式。
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模型构建与训练
本研究基于Keras框架搭建LSTM（长短期记忆网络）模型，充分利用其在处理时序数据方面的优势。模型的输入层维度设定为(1, 特征数量)，其中包含四个关键特征：小时、星期、出发站点编码以及到达站点编码。输出层则对应每条记录的客流量预测值。需要注意的是，在实际应用中，若使用cardid作为代理变量，需根据具体数据情况将其合理转化为可量化的客流量指标。
在训练阶段，先将处理后的数据划分为训练集与测试集，确保模型评估的可靠性。利用训练集对LSTM模型进行迭代训练，并通过调整超参数（如学习率、隐藏层神经元数量等）不断优化模型性能。同时引入交叉验证技术，以更准确地评估模型在未见数据上的泛化能力。
预测与验证
完成模型训练后，进一步构建未来时间段的特征数据，包括对应的小时、星期、出发站点编码和到达站点编码。将这些特征输入已训练好的LSTM模型，即可获得未来地铁站客流量的预测结果。
为了检验预测效果，使用测试集数据进行预测并与真实客流量进行对比分析。通过计算均方误差（MSE）、平均绝对误差（MAE）等评价指标，定量评估模型的预测精度。此外，绘制预测值与实际观测值的趋势对比图，能够直观展现模型的拟合能力和变化趋势捕捉效果。
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总结
本研究聚焦于地铁站客流量的预测问题，提出并实现了基于LSTM神经网络的预测方法。通过有效提取时间与空间特征，结合合理的数据编码与模型训练策略，显著提升了预测的准确性与稳定性。
研究背景指出，精准的客流预测在城市轨道交通规划、运营调度及乘客服务优化中具有重要意义。相较于传统统计模型在处理非线性、长周期依赖关系上的局限性，LSTM模型展现出更强的时间序列建模能力，尤其适用于复杂动态客流变化的场景。
所使用的数据集涵盖了完整的地铁出行记录，包括日期、出发时间、出发站点、到达时间、到达站点等关键字段，为模型提供了丰富的输入信息基础。在特征工程环节，重点选取了小时、星期、出发站点编码和到达站点编码作为核心输入变量，并完成了必要的格式转换与编码处理。
整个建模流程包括特征处理、模型设计、训练优化、预测推演和结果验证等多个阶段。实验结果表明，该LSTM模型能够较好地捕捉客流的时间演化规律，具备较高的实用价值，可为地铁运营管理提供科学的数据支持。
同时，国内外相关研究也表明，基于LSTM的交通流量预测已在多个城市交通系统中取得良好成效，尤其在特征选择、网络结构改进和多因素融合方面积累了丰富经验，为本研究提供了重要的理论参考和技术借鉴。
参考文献
[1] 周恒. 基于串级控制的流量控制方案在地铁空调水系统的应用[J]. 今日制造与升级, 2024,(09):127-128+132.
[2] 江云帆. 某地铁列车送风风道及客室内流场分析与优化[D]. 大连交通大学, 2022. DOI:10.26990/d.cnki.gsltc.2022.000524.
[3] 邸振, 肖妍星, 戚建国, 等. 考虑时间窗的地铁客货协同运输优化[J]. 铁道科学与工程学报, 2022,19(12):3569-3580. DOI:10.19713/j.cnki.43-1423/u.t20220065.
[4] 李亮, 王岩, 李晓锋, 等. 地铁列车空调冷凝器热回流的数值模拟研究[J]. 暖通空调, 2022,52(03):142-147. DOI:10.19991/j.hvac1971.2022.03.23.
[5] 吴正中. 地铁场段管网监测系统水利模型的研究[J]. 中国设备工程, 2021,(02):169-170.
[6]宋桦. 多系统联动预测地铁环控能耗控制优化分析[J]. 四川建材, 2024, 50(12): 35-36+42.
该研究围绕地铁环境控制系统中的能耗问题，提出通过多系统联动的方式实现能耗的精准预测与控制优化。文章分析了通风、空调、监控等多个子系统之间的协同机制，探讨了数据共享与联动策略在提升能效方面的实际应用价值，并结合案例验证了该方法在降低运行成本和提高系统响应效率方面的可行性。
[7]李楠, 岳新宇, 李纪泽. 地铁轨行区障碍物检测系统方案研究[J]. 科技资讯, 2024, 22(21): 88-90.
针对地铁运营安全中轨行区异物侵入的风险，本文设计了一种综合性的障碍物检测系统方案。系统融合视频识别、激光雷达与红外传感等技术手段，构建多层次感知网络，能够在不同环境条件下实现对轨道区域的实时监测。研究还提出了报警联动机制，确保发现异常后可迅速通知调度中心并启动应急响应流程。[此处为图片1]
[8]李亨, 况爱武, 黄中祥. 地铁站点区域交通与土地利用协调性分析[J]. 长沙理工大学学报(自然科学版), 2024, 21(05): 146-155.
本研究聚焦于城市轨道交通站点周边地区的交通组织与土地开发之间的关系。通过构建协调性评价指标体系，采用空间分析与统计建模相结合的方法，评估多个站点在客流集散、接驳方式、功能布局等方面的匹配程度。结果表明，部分站点存在土地利用强度过高而交通承载能力不足的问题，建议加强规划阶段的统筹协调。
[9]冯腾, 雷崇, 夏继豪. 地铁隧道通风系统设备故障统计分析及RAM指标分配[J]. 制冷, 2024, 43(05): 19-23.
文章基于实际运维数据，对地铁隧道通风系统的主要设备故障类型进行了分类统计，识别出风机、风阀及控制系统为故障高发部件。进一步引入可靠性（Reliability）、可用性（Availability）和可维修性（Maintainability）即RAM模型，提出合理的指标分配方案，用于指导设备选型、维护周期设定及备件管理，从而提升整体系统的稳定运行水平。[此处为图片2]
[10]许韦韦. 地铁工程变配电系统设计分析[J]. 电子产品世界, 2024, 31(10): 44-47.
本文系统梳理了地铁供电系统中变配电环节的设计要点，涵盖负荷计算、主接线形式选择、变压器配置以及保护装置设置等内容。结合典型线路的实际参数，分析了不同设计方案在安全性、经济性和扩展性方面的优劣，强调应根据线路特点进行差异化设计，以满足长期运营需求。
[11]张凯. 基于5G+AR的地铁智慧巡检系统分析与设计[J]. 工业控制计算机, 2024, 37(09): 139-140+152.
为提升地铁设施巡检效率与准确性，作者提出一种融合5G通信与增强现实（AR）技术的智能巡检架构。巡检人员佩戴AR眼镜，可通过5G网络实时获取设备信息、历史记录及操作指引，并将现场画面回传至后台。系统支持远程专家协助，显著提高了故障判断速度和处理能力。[此处为图片3]
[12]吕征, 康慧太, 王骜, 等. 地铁站台门安全回路风险分析及改进方案[J]. 郑州铁路职业技术学院学报, 2024, 36(03): 21-23.
站台门作为保障乘客安全的重要设施，其安全回路的稳定性至关重要。本文通过对典型故障案例的分析，指出当前安全回路在继电器老化、接线松动及电磁干扰等方面存在的隐患。在此基础上，提出了优化电路设计、增加冗余检测模块及加强日常维护的具体改进措施，以提升系统可靠性。
[13]Cong X, Yichen S, Qiyuan P, et al. Learn traffic as a signal: Using ensemble empirical mode decomposition to enhance short-term passenger flow prediction in metro systems[J]. Journal of Rail Transport Planning & Management, 2022, 22(11): 21-23.
该研究提出将地铁客流动态视为一种非平稳信号，采用集合经验模态分解（EEMD）方法对其进行多尺度特征提取。通过将原始客流序列分解为若干本征模函数，分别建模后再融合预测结果，有效提升了短期客流预测精度。实验结果显示，该方法在高峰时段波动较大的场景下表现尤为突出。
[14]Kangli Z, Zhanhong C, Jianjun W, et al. Quantifying out-of-station waiting time in oversaturated urban metro systems[J]. Communications in Transportation Research, 2022, 29(30): 11-25.
在超饱和运营状态下，地铁乘客常常面临进站困难和站外排队现象。本文致力于量化“站外等待时间”这一关键指标，构建了基于排队理论与实地观测数据的估算模型。研究揭示了客流密度、出入口通行能力与等待时长之间的非线性关系，为应急管理与运力调配提供了科学依据。
[15]Athanasios K, Konstantinos K. Identification of critical stations in a Metro System: A substitute complex network analysis[J]. Physica A: Statistical Mechanics and its Applications, 2022, 76(66): 23-25.
从复杂网络视角出发，该文将地铁系统抽象为加权有向图，利用节点度、介数中心性、接近中心性等拓扑指标识别网络中的关键站点。研究发现，某些换乘枢纽虽客流量并非最高，但在网络连通性方面具有不可替代的作用。此类站点一旦发生故障，可能引发大面积运行紊乱，因此应优先纳入重点监控与防护范围。
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