基于地铁历史数据的PCA-RF分时段客流预测方法

Period-by-period PCA-RF Passenger Flow Forecast Method Based on Metro Operation Historical Data

地铁客流预测可以为轨道交通的相关决策提供辅助支持,在现代交通运输领域具有十分重要的现实意义。提出一种基于地铁历史数据的分时段客流预测方法(PCA-RF),通过对影响客流的因素进行抽取分析,从中提取有关客流的特征并用主成分分析法(PCA)赋予其不同的影响权值,随后用随机森林算法(RF)进行回归计算。通过实例对比说明PCA-RF相对于传统决策树方法具有较高的预测精度。