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中期公共交通线路客流量预测:什么，如何和为什么?以里昂为例( Medium-term public transit route ridership forecasting: what, how and why ? A case study in Lyon )
O Egu P Bonnel
需求预测在许多行业都是一项必不可少的工作，交通运输部门也不例外。这是因为准确的预测是任何理性规划过程的一个基本方面，也是智能交通系统的一个重要组成部分。在公共交通的背景下，需要预测来支持不同水平的规划和组织过程。短期预报（通常是未来几个小时的预报）是为了支持实时操作而开发的。长期预测，通常是未来5年或5年以上，对战略规划至关重要。学术界对这两种预测水平进行了广泛的研究，但令人惊讶的是，很少有研究涉及这两个范围之间的预测。因此，本文的目的是双重的。首先，我们提出了一种在不同时空聚集水平下预测未来365天公交网络乘客量的通用建模方法。其次，我们说明了这些模型如何帮助公共交通运营商和运输机构监测乘客情况和支持经常性的战术规划任务。提出的公式是基于一种乘法分解，将基于树的模型与趋势预测相结合。在未见数据上对模型的评估证明了这种方法产生了一致的预测。然后描述了不同的用例。它们表明，由此产生的预测可以支持各种经常性的战术任务，例如设定未来目标、监测乘客情况或支持服务提供的定义。总体而言，这项研究有助于越来越多的关于使用自动化数据收集的文献。它证实了更复杂的统计方法可以帮助改善公共交通规划和增强数据驱动的决策。
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