倪 杰，于 莉，靳笑楠

（上海工程技术大学 城市轨道交通学院，上海201620）

0 引 言

近年来，随着城市轨道交通行业的高速发展，由于新线开通运营后期，站点周边公交配套设施逐渐完备，乘客对于新线已经较为熟悉，且原有的客流出行习惯也会由于新线所提供的便利性而得到改变。此时站点的进出站客流波动趋于稳定，因此可以利用历史数据进行客流预测。

目前，众多学者针对不同场景提出不同的预测方法。郭文雅等［1］比对武汉轨道交通3号线开通前后，线网及各线路客流变化情况，定量分析了新线开通对线网及各线路客流的影响，提出了提高线网客流的几项建议和措施。杨德明等［2］对深圳地铁新开通线路进行观察，结合网络后台客流数据分析，找出网络中存在较大问题的车站，掌握新线开通客流变化规律。朱霞等［3］从上海轨道交通运营线路的客流变化入手，探讨网络化进程对客流变化的影响，分析网络化进程中客流变化的原因。郑清杰［4］在分析历史新线接入后客流变化情况，基于土地利用性质对城市轨道交通车站进行K聚类，基于聚类结果及新线车站的评估，进行新线车站进出站量的预测。

考虑到不同重要度等级下的站点客流特性有较大差异［5］，时间序列模型的优势在于能够较好的挖掘出数值变化背后的规律性。因此，本文采用时间序列模型进行站点进出站客流的预测，并利用小波去噪法，针对客流信号中不规则波动的噪点进行去除，提高预测精度。……