城市軌道交通乘客流量預(yù)測城市軌道交通作為現(xiàn)代化都市公共交通的骨干，承載著日均數(shù)百萬乃至千萬級的客流運輸任務(wù)。隨著城鎮(zhèn)化進(jìn)程加速與出行需求升級，精準(zhǔn)的乘客流量預(yù)測已成為優(yōu)化運營效率、提升服務(wù)品質(zhì)的核心支撐。從早晚高峰的運力調(diào)配到突發(fā)大客流的應(yīng)急響應(yīng)，從新線規(guī)劃的客流評估到車站設(shè)施的動態(tài)優(yōu)化，流量預(yù)測貫穿軌道交通全生命周期管理，其精度與時效性直接影響城市交通系統(tǒng)的韌性與市民出行體驗。一、乘客流量預(yù)測的核心價值客流預(yù)測并非簡單的“數(shù)據(jù)計算”，而是通過對歷史規(guī)律、空間關(guān)聯(lián)、動態(tài)因素的綜合分析，為軌道交通系統(tǒng)提供全場景決策依據(jù)：（一）運營調(diào)度的“智慧大腦”軌道交通的運力配置需與客流變化高度匹配。以上海地鐵為例，早高峰7:30-9:00的客流強度是平峰時段的3-5倍，通過預(yù)測模型提前識別客流高峰的起止時間、峰值規(guī)模，可動態(tài)調(diào)整列車間隔（如從3分鐘壓縮至2分鐘），減少乘客候車時間的同時避免運力冗余。此外，換乘站的客流接駁預(yù)測能優(yōu)化換乘引導(dǎo)標(biāo)識，降低換乘客流對沖帶來的擁堵風(fēng)險。（二）資源配置的“精準(zhǔn)標(biāo)尺”車站設(shè)施（如閘機數(shù)量、安檢通道、站臺寬度）的規(guī)劃與升級依賴長期客流趨勢預(yù)測。以成都地鐵5號線為例，通過分析沿線商業(yè)、居住區(qū)的發(fā)展規(guī)劃與歷史客流數(shù)據(jù)，預(yù)測未來5年的客流增長曲線，據(jù)此將部分車站的閘機數(shù)量從10組增至15組，安檢通道從2條擴至4條，有效應(yīng)對了開通后日均客流突破8萬人次的需求。（三）應(yīng)急管理的“預(yù)警先鋒”大型活動（如演唱會、體育賽事）或極端天氣（如暴雨、暴雪）會引發(fā)客流驟增或驟減。北京地鐵在2023年鳥巢演唱會期間，通過融合實時視頻客流、手機信令數(shù)據(jù)的預(yù)測模型，提前4小時預(yù)警周邊3個車站的客流峰值將超設(shè)計容量120%，隨即啟動大客流應(yīng)急預(yù)案，增派200名工作人員疏導(dǎo)，加開臨時接駁公交，未出現(xiàn)乘客滯留事件。（四）乘客體驗的“出行參謀”乘客端的流量預(yù)測應(yīng)用（如地鐵官方APP的“擁擠度預(yù)報”功能），讓市民可提前知曉目標(biāo)線路、車站的客流密度，合理規(guī)劃出行時間與路徑。廣州地鐵的“客流熱力圖”功能，基于LSTM模型預(yù)測未來1小時的站臺擁擠度，高峰期用戶使用率超60%，有效分散了高峰時段的進(jìn)站壓力。二、乘客流量預(yù)測的技術(shù)路徑客流預(yù)測技術(shù)隨數(shù)據(jù)維度、計算能力的升級持續(xù)演進(jìn)，從“線性擬合”的傳統(tǒng)統(tǒng)計方法，逐步發(fā)展為“時空融合”的AI驅(qū)動模型：（一）傳統(tǒng)統(tǒng)計方法：從“趨勢捕捉”到“因子修正”時間序列模型（如ARIMA、指數(shù)平滑法）是客流預(yù)測的經(jīng)典工具，適用于客流規(guī)律穩(wěn)定、波動平緩的場景。以上海地鐵1號線為例，其工作日早高峰客流呈現(xiàn)顯著的周期性，ARIMA模型通過分析歷史客流的自相關(guān)性與季節(jié)性，可預(yù)測未來7天的客流均值，誤差率控制在8%以內(nèi)。但此類模型對突發(fā)客流（如大型活動）的適應(yīng)性較弱，需結(jié)合“事件日歷”（如展會、賽事安排）進(jìn)行修正?；貧w分析（如多元線性回歸）則通過引入外部因子（如氣溫、節(jié)假日、活動信息）提升精度。深圳地鐵將“是否工作日”“降雨量”“大型展會舉辦”等變量納入模型，使平峰時段的預(yù)測誤差從12%降至6%。（二）機器學(xué)習(xí)方法：從“特征映射”到“模式識別”決策樹與隨機森林通過對客流影響因子（如站點周邊POI類型、時段、天氣）的分層決策，捕捉非線性關(guān)系。杭州地鐵用隨機森林模型分析100+特征（含站點周邊3公里內(nèi)的寫字樓數(shù)量、學(xué)校數(shù)量），對晚高峰客流的預(yù)測準(zhǔn)確率達(dá)85%，較傳統(tǒng)方法提升15%。支持向量機（SVM）通過核函數(shù)將客流數(shù)據(jù)映射至高維空間，解決小樣本下的復(fù)雜預(yù)測問題。南京地鐵在新線開通初期，客流數(shù)據(jù)積累不足時，采用SVM模型結(jié)合周邊土地利用數(shù)據(jù)，預(yù)測首月客流誤差率控制在10%以內(nèi)，為初期運營方案制定提供依據(jù)。（三）深度學(xué)習(xí)方法：從“時序建?！钡健皶r空融合”長短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）與門控循環(huán)單元（GRU）是處理客流時序依賴的核心模型。北京地鐵針對10號線（環(huán)線）的動態(tài)客流，采用LSTM模型捕捉“進(jìn)站-換乘-出站”的全鏈路時序特征，早高峰客流預(yù)測準(zhǔn)確率達(dá)90%，可提前30分鐘預(yù)警斷面客流過載。圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（GNN）則突破了傳統(tǒng)模型的空間局限性，將地鐵網(wǎng)絡(luò)抽象為“站點-線路”的拓?fù)鋱D，結(jié)合站點間的客流關(guān)聯(lián)（如換乘量、OD矩陣）進(jìn)行預(yù)測。上海地鐵的“網(wǎng)絡(luò)級客流預(yù)測模型”通過GNN融合15條線路的空間拓?fù)渑c實時客流數(shù)據(jù)，實現(xiàn)了全網(wǎng)客流的分鐘級預(yù)測，為線網(wǎng)調(diào)度提供了全局視角。Transformer模型憑借自注意力機制，可同時處理長時序與多站點的客流交互。成都地鐵在2024年引入基于Transformer的預(yù)測模型，對跨線客流（如1號線轉(zhuǎn)7號線）的預(yù)測精度較LSTM提升8%，有效支撐了跨線列車的銜接調(diào)度。（四）多源數(shù)據(jù)融合：從“單一維度”到“立體感知”IC卡數(shù)據(jù)（含進(jìn)站、出站、換乘時間）提供了乘客的微觀出行軌跡，手機信令數(shù)據(jù)可識別乘客的OD分布與出行頻率，視頻監(jiān)控數(shù)據(jù)則實時反映車站的擁擠度。深圳地鐵構(gòu)建了“IC卡+手機信令+視頻”的多源數(shù)據(jù)平臺，通過聯(lián)邦學(xué)習(xí)技術(shù)融合三類數(shù)據(jù)的特征，使高峰時段的客流預(yù)測誤差率從10%降至5%以下。此外，社交媒體數(shù)據(jù)（如微博、抖音的活動信息）可提前捕捉大型活動的客流影響。廣州地鐵通過爬蟲技術(shù)抓取“廣州塔燈光秀”“廣交會”等活動的傳播熱度，結(jié)合歷史客流數(shù)據(jù)，提前24小時預(yù)測活動周邊車站的客流峰值，為運力調(diào)配提供前瞻性依據(jù)。三、預(yù)測成果的場景化落地客流預(yù)測的價值最終體現(xiàn)在運營效率提升、風(fēng)險防控、乘客體驗優(yōu)化的實際效果中：（一）日常運營：動態(tài)調(diào)度的“數(shù)字孿生”武漢地鐵的“智慧運營平臺”集成了實時客流預(yù)測模型，每5分鐘更新一次各車站、各斷面的客流預(yù)測結(jié)果。當(dāng)預(yù)測到某站臺的客流密度將超過0.8人/㎡（擁擠閾值）時，系統(tǒng)自動觸發(fā)“站臺廣播引導(dǎo)”“列車越站”“備用閘機開啟”等聯(lián)動指令。2023年該系統(tǒng)應(yīng)用后，高峰時段站臺擁擠時長平均縮短12分鐘。（二）規(guī)劃設(shè)計：新線布局的“數(shù)字沙盤”西安地鐵在規(guī)劃15號線時，通過融合城市規(guī)劃（如未來科技城的產(chǎn)業(yè)布局）、人口普查數(shù)據(jù)與歷史客流模型，預(yù)測新線開通后日均客流將達(dá)35萬人次，并據(jù)此優(yōu)化了車站間距（從1.2公里調(diào)整為1.5公里）與車輛選型（從B型車升級為A型車），避免了開通后運力不足的問題。（三）應(yīng)急管理：大客流的“智能防火墻”鄭州地鐵在經(jīng)歷“7·20”暴雨事件后，構(gòu)建了“天氣-客流-設(shè)備”的耦合預(yù)測模型。當(dāng)預(yù)測到暴雨紅色預(yù)警且某車站客流將超設(shè)計容量150%時，系統(tǒng)自動啟動“客流管控+公交接駁+設(shè)備巡檢”的三級響應(yīng)，2024年汛期該模型成功預(yù)警3次大客流風(fēng)險，保障了車站安全運營。（四）乘客服務(wù)：出行決策的“智能助手”上海地鐵的“Metro大都會”APP嵌入了“客流預(yù)測”模塊，用戶輸入出發(fā)站、到達(dá)站后，可查看未來1小時的車廂擁擠度（綠/黃/紅三色標(biāo)識）、站臺等待時間。該功能上線后，高峰時段用戶的平均候車時間縮短了4分鐘，進(jìn)站客流的空間分布更均衡。四、現(xiàn)存挑戰(zhàn)與突破方向客流預(yù)測仍面臨數(shù)據(jù)質(zhì)量、動態(tài)因素、多尺度預(yù)測、模型泛化性等挑戰(zhàn)，需通過技術(shù)創(chuàng)新與機制優(yōu)化突破：（一）數(shù)據(jù)質(zhì)量：從“噪聲干擾”到“純凈賦能”地鐵客流數(shù)據(jù)存在“閘機誤讀”“乘客逃票”“數(shù)據(jù)傳輸延遲”等噪聲，影響預(yù)測精度。上海地鐵建立了“數(shù)據(jù)清洗-異常檢測-修復(fù)”的全流程機制：通過孤立森林算法識別異?？土鲾?shù)據(jù)（如某閘機1分鐘內(nèi)客流突增100人），結(jié)合視頻監(jiān)控回溯修正，使數(shù)據(jù)準(zhǔn)確率提升至98%以上。（二）動態(tài)因素：從“被動應(yīng)對”到“主動感知”突發(fā)活動（如臨時演唱會）、極端天氣等動態(tài)因素易導(dǎo)致客流突變。北京地鐵構(gòu)建了“動態(tài)因子庫”，將活動信息、天氣數(shù)據(jù)、社交媒體熱度等轉(zhuǎn)化為量化因子（如活動熱度指數(shù)=參與人數(shù)×傳播系數(shù)），實時注入預(yù)測模型，使突發(fā)客流的預(yù)測提前量從1小時延長至3小時。（三）多尺度預(yù)測：從“顧此失彼”到“全域覆蓋”短時預(yù)測（如15分鐘級）需高時效性，中長期預(yù)測（如月/年級）需高穩(wěn)定性，傳統(tǒng)模型難以兼顧。深圳地鐵提出“混合模型架構(gòu)”：短時預(yù)測采用LSTM+實時數(shù)據(jù)，中長期預(yù)測采用ARIMA+趨勢因子，使短時預(yù)測誤差<8%，中長期預(yù)測誤差<15%，實現(xiàn)了“分鐘級-日級-月級”的全尺度覆蓋。（四）模型泛化性：從“一城一策”到“跨域復(fù)用”不同城市的地鐵網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、客流特征差異顯著，模型遷移難度大。杭州地鐵聯(lián)合高校研發(fā)了“客流特征遷移算法”，提取上海、廣州等城市的客流模式特征，結(jié)合杭州本地數(shù)據(jù)進(jìn)行微調(diào)，使新模型的開發(fā)周期從6個月縮短至2個月，預(yù)測精度達(dá)85%以上。五、未來展望：從“精準(zhǔn)預(yù)測”到“智慧共生”客流預(yù)測的技術(shù)演進(jìn)將圍繞“感知-預(yù)測-決策-反饋”的閉環(huán)優(yōu)化，推動軌道交通向“主動服務(wù)、韌性運營”升級：（一）技術(shù)融合：AI與物聯(lián)網(wǎng)的“無縫對接”隨著5G、物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)普及，車站將部署更多傳感器（如毫米波雷達(dá)、紅外客流計數(shù)儀），實時采集“客流密度+乘客行為+設(shè)備狀態(tài)”的多維度數(shù)據(jù)。結(jié)合邊緣計算技術(shù)，可實現(xiàn)“數(shù)據(jù)采集-預(yù)測分析-決策輸出”的端到端實時響應(yīng)，使預(yù)測延遲從分鐘級降至秒級。（二）數(shù)字孿生：虛實世界的“鏡像協(xié)同”構(gòu)建地鐵網(wǎng)絡(luò)的數(shù)字孿生系統(tǒng)，將物理車站、列車的實時狀態(tài)映射至虛擬空間，結(jié)合客流預(yù)測模型模擬不同運營策略下的客流演化（如“加開列車”“限流管控”的效果）。北京地鐵正在試點數(shù)字孿生平臺，可提前2小時模擬大客流場景下的車站壓力分布，為運營決策提供“預(yù)演”支持。（三）跨學(xué)科融合：交通工程與AI的“雙向賦能”未來的客流預(yù)測將突破單一技術(shù)范疇，融合交通工程的“客流分配理論”、城市規(guī)劃的“土地利用模型”、心理學(xué)的“出行行為分析”，構(gòu)建更具解釋性與普適性的預(yù)測體系。例如，結(jié)合“職住平衡指數(shù)”預(yù)測通勤客流，結(jié)合“出行滿意度調(diào)查”優(yōu)化預(yù)測目標(biāo)函數(shù)。（四）標(biāo)準(zhǔn)化體系：從“各自為戰(zhàn)”到“行業(yè)協(xié)同”建立全國統(tǒng)一的客流預(yù)測數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)、模型評價指標(biāo)（如MAE、MAPE、覆蓋率）與應(yīng)用規(guī)范，推動城市間的技術(shù)交流與成果復(fù)用。中國城市軌道交通協(xié)會正在牽頭制定《城