【摘 要】
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为提高运营组织服务水平，合理、准确地预测城市轨道交通断面客流十分重要。针对单一数据源限制客流预测准确度的问题，提出一种基于车载称重数据和自动售检票系统（AFC）数据的粒子滤波（PF）断面客流预测模型。以成都地铁9号线的历史运营数据为基础，分析不同性质客流与断面客流的相关性以筛选模型输入特征，并对所提出方法进行验证。实验结果表明：相较于单源PF模型，多源PF对节假日（工作日）早高峰、平峰以及晚高峰3
【基金项目】
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四川省科技计划项目（2020YFG0353）；
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为提高运营组织服务水平，合理、准确地预测城市轨道交通断面客流十分重要。针对单一数据源限制客流预测准确度的问题，提出一种基于车载称重数据和自动售检票系统（AFC）数据的粒子滤波（PF）断面客流预测模型。以成都地铁9号线的历史运营数据为基础，分析不同性质客流与断面客流的相关性以筛选模型输入特征，并对所提出方法进行验证。实验结果表明：相较于单源PF模型，多源PF对节假日（工作日）早高峰、平峰以及晚高峰30min粒度客流预测的平均绝对误差（MAE）分别下降了28.541%（60.969%）、10.687%（19.662%）和22.685%（27.941%）。对比多源卡尔曼滤波（KF）和多源长短时记忆（LSTM）模型，多源PF对节假日和工作日客流预测可决系数（R2）的提升至少为21.599%和0.314%，该模型具有较快的计算速度，可为城市轨道交通客流预测提供参考建议。
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