【摘 要】
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为丰富地铁内部换乘客流预测理论，更好地制定地铁运营计划，提出了一种基于时间序列分解方法（STL）与门控循环单元（GRU）的地铁换乘客流预测模型。该模型将预测过程分为3个阶段，第1阶段为原始地铁刷卡数据预处理，采用基于图的深度优先搜索算法识别乘客的出行路径，构建换乘客流时间序列；第2阶段运用STL时间序列分解算法将换乘客流时间序列转化为趋势量、周期量以及余量，并利用3σ原则对余量进行异常值的剔除与填
【基金项目】
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国家重点研发计划项目（2019YFB1600200）； 国家自然科学基金资助项目（71871011,71890972/71890970,71621001）～～；
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为丰富地铁内部换乘客流预测理论，更好地制定地铁运营计划，提出了一种基于时间序列分解方法（STL）与门控循环单元（GRU）的地铁换乘客流预测模型。该模型将预测过程分为3个阶段，第1阶段为原始地铁刷卡数据预处理，采用基于图的深度优先搜索算法识别乘客的出行路径，构建换乘客流时间序列；第2阶段运用STL时间序列分解算法将换乘客流时间序列转化为趋势量、周期量以及余量，并利用3σ原则对余量进行异常值的剔除与填充；第3阶段基于深度学习库Keras,完成GRU模型的搭建、训练及预测。以北京地铁西直门站的换乘客流数据为研究对象，对模型的有效性进行了验证，结果表明：与长短时记忆神经网络（LSTM）、门控循环单元、STL时间序列分解方法与长短时记忆神经网络组合模型（STL-LSTM）相比，STL-GRU组合预测模型可提升工作日（不含周五）、周五、休息日的换乘客流预测精度，预测结果的平均绝对百分比误差至少分别降低了2.3、1.36、6.42个百分点。
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