摘要
摘要：随着我国城市化建设的快速发展，城市交通拥堵问题愈发严重，城市轨道交通具有运输量大、速度快、准时性高、绿色环保等优点，目前成为缓解交通拥堵问题的最佳方法。当前，城市轨道交通建设规模逐年增加，交通线网愈加完善，轨道交通运营管理难度增加， 对城市轨道交通短时客流量进行预算进不仅可以为轨道交通运营管理提供车站动态管理依据，还可以对客流量组织策略实时调整优化。本文对城市轨道交通短时客流量预测文献进行梳理，主要包括数理统计计算模型、机器学习模型和深度学习模型的三方面进行研究， 随着学者的深入研究，使用深度学习模型预测更为常见，且预测结果准确性更高。
出版日期
2024年08月05日（中国期刊网平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
