TY - Jour A2 - Huang，Chenxi Au - Zhang，Zhe Au - Wang，Cheng Au - Gao，Yueer Au - Chen，Jianwei Au - Zhang，yiwen Py - 2020 da - 2020/08/25 Ti - 短期客运基于MIC特征选择的轨道交通站和ST-LightGBM考虑转移乘客流动SP - 3180628 VL - 2020 AB - 解决电流乘客流量的当前短期预测方法问题，如不明确的影响因素，精度低提出了提出在考虑转移乘客流动之后基于ST-LightGBM的地铁客流的高时间空间复杂度。首先，使用历史数据作为训练集以将问题转换为数据驱动的多输入单输出回归预测问题，正式的乘客流量的短期预测问题是正式的，并且识别出问题的困难。其次，我们基于乘客流量的空间转移和空间相似性，提取可能影响来自乘客旅行数据的地铁站的乘客流动的候选时间和空间特征。第三，我们使用最大信息系数（麦克风）特征选择算法来选择作为输入的显着影响功能。最后，建立了基于光梯度升压机（LightGBM）模型的地铁客流的短期预测模型。考虑到转移乘客流量，该方法具有低空时间成本和高精度。厦门市Lianban地铁站数据集的实验结果表明，该方法比Sarima，SVR和BP网络获得更高的预测精度。SN - 1058-9244 UR - HTTPS://Doi.org/10.1155/2020/3180628 Do - 10.1155 / 2020/31065/2020 / 3180628 JF - 科学编程PB - Hindawi Kw - ER -