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作者：凌晨;许心越;叶子扬;金灏涵;宋佳玺;
单位：北京交通大学交通运输学院;
摘要：城市轨道交通短时客流预测是动态优化运力配置、车站智能管控关键基础。分场景综述对构建多场景预测体系具有重要意义。基于常态、可预知与不可预知3类场景，梳理了进出站量及OD客流量预测在研究问题、特征工程与方法模型等方面的研究进展。研究表明：常态场景研究已较为成熟，但模型参数实时修正等有待优化；可预知与不可预知场景则面临机理认知不足与数据稀缺性挑战，其中后者因突发性及历史规律缺失，问题尤为严峻。因此，可预知场景需深化事件特征分析，结合迁移学习等方法应对数据稀缺；不可预知场景则需深入探究微观乘客行为与宏观客流的关联机理，结合数据驱动拓展场景覆盖，完善规律库，提升模型的可靠性与泛化能力。
关键词：城市轨道交通;;短时客流预测;;常态场景;;不可预知场景;;可预知场景
基金资助：国家重点研发计划项目(2022YFC3005204)
