王明琦,岳百龙,杨爱康,张宗琦,马 超

随着城市化进程的加速，地铁作为城市交通的重要组成部分，其客流预测与运力调度的优化显得尤为重要。本文探讨了大数据技术在地铁客流预测中的应用，分析了构建客流预测模型的关键步骤，包括数据采集、预处理、特征选择和模型训练。进一步，文章讨论了如何根据预测结果实施运力调度优化策略，以提高运营效率。通过动态调度策略和实时数据处理，实现了对客流变化的快速响应。文章展望了未来地铁运营的智能化和个性化趋势，强调了技术创新在提升城市地铁系统服务质量中的重要作用。

地铁客流预测；运力调度；大数据；优化策略；运营效率

[1] 陈晨.基于机器学习的地铁客流预测研究[J].城市交通,2023,21(3):45-52. [2] 赵刚.城市轨道交通运力调度优化模型研究[J].交通信息与安全,2022,34(2):67-74. [3] 李娜.基于数据挖掘的城市地铁客流预测与分析[J].交通运输系统工程与信息,2021,22(4):88-95.

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