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作者及研究背景

本研究由赵鹏和李璐共同完成，赵鹏来自北京交通大学交通运输学院，李璐来自中铁信（北京）网络技术研究院有限公司。研究发表于《重庆交通大学学报（自然科学版）》2020年1月第39卷第1期，DOI为10.3969/j.issn.1674-0696.2020.01.07。

学术背景

随着城市轨道交通网络规模的扩大和客流需求的激增，网络运营管理和安全保障面临更高要求。准确预测客流量是客运组织的基础，能为运营管理和应急处置提供决策依据。本研究旨在通过分析轨道交通站点客流的周期性波动规律及变化趋势，构建自回归积分滑动平均模型（ARIMA模型）进行站点进站客流量的短期预测，并以北京地铁为例进行实证分析。

研究流程

1. 数据收集与预处理
   研究以北京地铁2016年3月1日至6月19日东直门站的进站客流量数据为基础，用于模型参数标定和训练样本。通过分析东直门站进站客流量的时间序列，发现其具有明显的以周为单位的周期性波动规律。

2. 模型构建与参数标定
   研究采用季节性ARIMA模型进行预测。首先对原始数据进行ADF检验，发现序列为非平稳时间序列，需进行差分处理。通过1阶7步差分消除长期趋势和周期性特征，得到平稳序列。随后，结合自相关与偏自相关函数结果，依据AIC准则确定最优模型为ARIMA(2,1,2)(1,1,1)7，并利用EViews软件进行参数估计。

3. 模型验证与预测
   利用构建的模型对2016年6月20日至30日东直门站的进站客流量进行预测，并与实际值进行对比。结果显示，预测误差大部分在6%以内，平均相对误差率为4%，表明模型具有较高的预测精度。

4. 典型车站预测
   为进一步验证模型的适用性，研究选取了端点站（潞城站、天通苑北站）、中间站（王府井站）、换乘站（宋家庄站）及接驳站（北京西站、北京站）等典型车站进行进站客流量预测。结果表明，各车站的预测平均绝对百分误差不超过7%，平均误差约为4%，进一步验证了模型的鲁棒性和稳定性。

主要结果

1. 东直门站预测结果
   对东直门站的预测结果显示，预测值与实际值的相对误差率大部分在6%以内，最大不超过6.7%，平均相对误差率为4%，表明模型拟合效果良好。

2. 典型车站预测结果
   对端点站、中间站、换乘站及接驳站的预测结果显示，各车站的预测平均绝对百分误差不超过7%，平均误差约为4%，验证了模型在不同类型车站中的适用性。

结论与意义

本研究通过构建季节性ARIMA模型，成功实现了城市轨道交通站点进站客流量的短期预测。模型预测精度高，平均误差仅为4%，验证了方法的准确性。研究结果为城市轨道交通的客流控制和客运组织提供了重要参考，对提高运营管理水平和应急决策能力具有现实指导意义。

研究亮点

1. 模型创新
   研究采用季节性ARIMA模型，既能体现时间序列的灵活性，又能识别序列的趋势性和周期性，为周期性变化序列的短期预测提供了有效方法。

2. 广泛适用性
   通过对不同类型车站的预测，验证了模型在不同场景下的适用性和鲁棒性，为城市轨道交通的客流预测提供了普适性解决方案。

3. 实际应用价值
   研究结果可直接应用于城市轨道交通的运营管理，为客流控制和应急决策提供科学依据，具有重要的实践意义。

其他有价值内容

研究还指出，未来可进一步研究断面流预测，以更全面地支持城市轨道交通的运营组织。此外，研究中使用的方法和模型也可推广至其他交通领域的客流预测中。

通过以上分析，本研究不仅为城市轨道交通的客流预测提供了科学方法，还为相关领域的学术研究和实践应用提供了重要参考。