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山东科学第３７卷第４期２０２４年８月出版
ＳＨＡＮＤＯＮＧＳＣＩＥＮＣＥＶｏｌ.３７Ｎｏ.４Ａｕｇ.２０２４
ＤＯＩ:１０.３９７６/ｊ.ｉｓｓｎ.１００２￣４０２６【交通运输】
基于Ｓｔａｃｋｉｎｇ集成学习的机场线短时客流预测研究
１２１３１
杨安安ꎬ韩星玉ꎬ田旷ꎬ刘泽远ꎬ明玮
(１.北京市智慧交通发展中心(北京市机动车调控管理事务中心)ꎬ北京１００１６１ꎻ２.北京市轨道交通运营管理有限公司ꎬ
北京１０００６８ꎻ３.北京京城地铁有限公司ꎬ北京１０００８２)
摘要:地铁机场线客流具有高度时变性ꎬ受机场航班影响使得精准的短时客流预测具有挑战性ꎮ综合考虑机场航班信息
和机场线路历史客流ꎬ构建了一种以随机森林(ＲＦ)、ＬｉｇｈｔＧＢＭ(ｌｉｇｈｔｇｒａｄｉｅｎｔｂｏｏｓｔｉｎｇｍａｃｈｉｎｅ)、梯度提升决策树(ＧＢＤＴ)
和逻辑回归算法作为集成学习器ꎬ基于叠加(Ｓｔａｃｋｉｎｇ)集成模型的机场线路短时客流预测模型ꎮ以北京地铁大兴机场线
为实例进行验证ꎬ并与Ｉｎｆｏｒｍｅｒ和长短时记忆神经网络(ｌｏｎｇｓｈｏｒｔ￣ｔｅｒｍｍｅｍｏｒｙꎬＬＳＴＭ)两种基线模型进行对比ꎮ结果表
明ꎬ考虑航班信息和机场线历史客流的双通道预测效果明显优于仅考虑机场线历史客流的单通道预测ꎻＳｔａｃｋｉｎｇ模型在
各项指标中均表现出优越的性能ꎬ其中ꎬ在９６步长(２４ｈ)下的预测效果最好ꎬ预测进站客流的平均绝对误差为７.６６ꎬ预测
出站客流的平均绝对误差为４.６７ꎻ分析航班信息特征对预测模型的影响ꎬ发现离港航班信息重要性不如到港航班ꎬ这与
离港旅客提前到达机场时间差异较大有关ꎮ
关键词:机场线ꎻ短时客流预测ꎻＳｔａｃｋｉｎｇ集成模型ꎻ航班信息
中图分类号:Ｕ１２１文献标志码:Ａ文章编号:１００２￣４０２６(２０２４)０４￣０１１２￣０９
开放科学(资源服务)标志码(ＯＳＩＤ):
Ｓｔｕｄｙｏｎｓｈｏｒｔ￣ｔｅｒｍｐａｓｓｅｎｇｅｒｆｌｏｗｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎｆｏｒａｓｕｂｗａｙａｉｒｐｏｒｔｌｉｎｅ
ｂａｓｅｄｏｎＳｔａｃｋｉｎｇｅｎｓｅｍｂｌｅｌｅａｒｎｉｎｇ
１２１３１
ＹＡＮＧＡｎ’ａｎꎬＨＡＮＸｉｎｇｙｕꎬＴＩＡＮＫｕａｎｇꎬＬＩＵＺｅｙｕａｎꎬＭＩＮＧＷｅｉ
(１.ＢｅｉｊｉｎｇＩｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔＴｒａｎｓｐｏｒｔａｔｉｏｎＤｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔＣｅｎｔｅｒ(ＢｅｉｊｉｎｇＡｕｔｏｍｏｔｉｖｅＲｅｇｕｌａｔｉｏｎａｎｄＭａｎａｇｅｍｅｎｔＳｅｒｖｉｃｅＣｅｎｔｅｒ)ꎬ
Ｂｅｉｊｉｎｇ１００１６１ꎬＣｈｉｎａꎻ２.ＢｅｉｊｉｎｇＭｅｔｒｏＯｐｅｒａｔｉｏｎＡｄｍｉｎｉｓｔｒａｔｉｏｎＣｏ.ꎬＬｔｄ.ꎬＢｅｉｊｉｎｇ１０００６８ꎬＣｈｉｎａꎻ
３.ＢｅｉｊｉｎｇＪｉｎｇｃｈｅｎｇＭｅｔｒｏＣｏ.ꎬＬｔｄ.ꎬＢｅｉｊｉｎｇ１０００８２ꎬＣｈｉｎａ)
Ａｂｓｔｒａｃｔ∶Ｔｈｅｈｉｇｈｌｙｄｙｎａｍｉｃｎａｔｕｒｅｏｆｓｕｂｗａｙａｉｒｐｏｒｔｌｉｎｅｐａｓｓｅｎｇｅｒｆｌｏｗｓａｎｄｔｈｅｉｒｓｕｓｃｅｐｔｉｂｉｌｉｔｙｔｏｔｈｅｉｎｆｌｕｅｎｃｅｏｆ
ａｉｒｐｏｒｔｆｌｉｇｈｔｓｃｈｅｄｕｌｅｓｐｒｅｓｅｎｔｃｈａｌｌｅｎｇｅｓｆｏｒａｃｃｕｒａｔｅｓｈｏｒｔ￣ｔｅｒｍｆｏｒｅｃａｓｔｉｎｇｏｆ
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