2026年測試題：對南京地鐵站內乘客流量預測能力的測試一、單選題（共5題，每題2分，共10分）1.南京地鐵1號線某站點在早晚高峰時段的客流變化規(guī)律屬于哪種時間序列模型？A.ARIMA模型B.GARCH模型C.LSTMs模型D.Kalman濾波模型2.影響南京地鐵3號線客流波動的關鍵因素不包括以下哪項？A.周末大型活動舉辦B.地面公交調整C.站點周邊寫字樓加班政策D.地鐵票價調整3.若南京地鐵4號線某站點客流預測誤差較大，可能的原因是？A.模型未考慮節(jié)假日因素B.數(shù)據(jù)采集頻率過低C.未納入周邊商圈客流數(shù)據(jù)D.以上都是4.南京地鐵5號線的客流預測中，以下哪種方法更適合短期（如1小時內）的客流波動預測？A.灰色預測模型B.時間序列ARIMA模型C.神經(jīng)網(wǎng)絡模型D.回歸分析模型5.南京地鐵6號線客流預測中，站點間客流關聯(lián)性分析的主要目的是？A.提高預測精度B.優(yōu)化線路資源配置C.發(fā)現(xiàn)客流異常點D.以上都是二、多選題（共5題，每題3分，共15分）6.南京地鐵2號線客流預測中，以下哪些因素可能引發(fā)客流突變？A.站點周邊地鐵換乘站開通B.特殊天氣影響通勤行為C.站點周邊大型商場促銷活動D.地鐵票價優(yōu)惠政策調整7.南京地鐵3號線客流預測模型中，以下哪些屬于外生變量？A.站點周邊寫字樓人數(shù)B.地鐵運營班次C.站點步行距離D.周邊公交線路數(shù)量8.南京地鐵4號線客流預測中，以下哪些方法屬于機器學習模型？A.線性回歸模型B.隨機森林模型C.支持向量機模型D.線性趨勢模型9.南京地鐵5號線客流預測中，以下哪些指標可用于評估模型性能？A.MAE（平均絕對誤差）B.RMSE（均方根誤差）C.R2（決定系數(shù)）D.AUC（曲線下面積）10.南京地鐵6號線客流預測中，以下哪些方法有助于提高長期預測的穩(wěn)定性？A.時間序列分解法B.小波變換模型C.粒子群優(yōu)化算法D.多元線性回歸模型三、簡答題（共4題，每題5分，共20分）11.簡述南京地鐵1號線客流預測中，如何處理季節(jié)性因素的影響？12.簡述南京地鐵2號線客流預測中，如何利用站點間關聯(lián)性提升預測精度？13.簡述南京地鐵3號線客流預測中，如何處理數(shù)據(jù)缺失問題？14.簡述南京地鐵4號線客流預測中，如何評估模型的過擬合風險？四、論述題（共2題，每題10分，共20分）15.結合南京地鐵5號線的實際情況，論述如何構建多源數(shù)據(jù)融合的客流預測模型，并說明其優(yōu)勢。16.結合南京地鐵6號線的特點，論述如何通過動態(tài)調整運營策略來應對客流波動，并說明其可行性。五、案例分析題（共1題，20分）17.某南京地鐵站點在早晚高峰時段客流遠高于其他時段，且周末客流波動較大。請分析可能的原因，并提出相應的客流預測優(yōu)化方案。答案與解析一、單選題答案1.A（ARIMA模型適用于具有明顯趨勢性和季節(jié)性的時間序列數(shù)據(jù)，符合南京地鐵客流特征。）2.D（票價調整通常影響長期選擇，對短期波動影響較小。）3.D（誤差可能源于模型、數(shù)據(jù)或外部因素，需綜合分析。）4.B（ARIMA模型對短期波動預測效果較好。）5.D（關聯(lián)性分析有助于提高預測精度和優(yōu)化資源配置。）二、多選題答案6.A、B、C（換乘站開通、天氣和促銷活動均可能引發(fā)短期客流突變。）7.A、C、D（寫字樓人數(shù)、步行距離和公交線路數(shù)量屬于外生變量。）8.B、C（隨機森林和支持向量機屬于機器學習模型。）9.A、B、C（MAE、RMSE和R2是常用性能評估指標。）10.A、B（時間序列分解和小波變換適用于長期穩(wěn)定性預測。）三、簡答題解析11.季節(jié)性因素處理方法：-采用季節(jié)性ARIMA模型（SARIMA）分解趨勢項、季節(jié)項和隨機項。-引入虛擬變量表示季節(jié)性（如工作日/周末、節(jié)假日）。-使用小波變換分離不同頻率的客流波動。12.站點間關聯(lián)性提升方法：-構建站點間客流共享矩陣，納入相鄰站點客流數(shù)據(jù)。-使用地理加權回歸（GWR）分析空間依賴性。-結合圖神經(jīng)網(wǎng)絡（GNN）建模站點間連通性。13.數(shù)據(jù)缺失處理方法：-插值法（線性插值、多項式插值）。-基于模型插補（如隨機森林、KNN）。-利用站點歷史均值或相鄰站點數(shù)據(jù)填充。14.過擬合風險評估方法：-使用交叉驗證（如K折驗證）評估模型泛化能力。-控制模型復雜度（如減少特征數(shù)量、正則化）。-分析殘差圖，檢測系統(tǒng)性偏差。四、論述題解析15.多源數(shù)據(jù)融合模型構建與優(yōu)勢：-數(shù)據(jù)源：地鐵刷卡數(shù)據(jù)、周邊商圈客流、天氣數(shù)據(jù)、大型活動信息、公交換乘數(shù)據(jù)。-方法：構建LSTM-GRU混合模型，LSTM處理時序特征，GRU捕捉非線性關系，外生變量通過注意力機制動態(tài)加權。-優(yōu)勢：提高預測精度（結合多源信息可彌補單一數(shù)據(jù)局限），增強魯棒性（適應突發(fā)事件），支持可視化分析（如客流熱力圖）。16.動態(tài)調整運營策略與可行性：-策略：根據(jù)預測結果動態(tài)調整發(fā)車間隔（高峰加密、平峰疏密）、增加備用列車、優(yōu)化出入口引導。-可行性：南京地鐵已有客流監(jiān)測系統(tǒng)，可通過實時數(shù)據(jù)觸發(fā)應急響應；與運營調度系統(tǒng)對接可自動執(zhí)行策略。五、案例分析題解析17.客流突變原因分析：-早晚高峰高客流：周邊大型寫字樓通勤需求、地鐵換乘優(yōu)勢。-周末波動大：周邊商場、景點吸引游客；地鐵票價相對地面交通有競爭力。-可能問題：出入口設計不足、換乘通道擁擠。優(yōu)化方