地铁进站短时客流预测：基于GM-RBF组合模型的有效方法

随着城市化进程的加速和人口数量的增长，城市轨道交通系统的客流量不断增加，客流预测成为城市轨道交通系统规划和管理的重要问题。本文针对地铁进站短时客流预测问题，提出了一种基于GM-RBF组合模型的预测方法。

首先，使用灰色系统理论中的灰色预测模型（GM）对原始数据进行预处理，消除不确定因素，得到更加稳定的预测数据。然后，采用径向基函数神经网络（RBF）对预处理后的数据进行建模和预测。最后，将GM和RBF两个模型的预测结果进行组合，得到最终的预测结果。

本文以北京地铁13号线某站为例，使用实际客流数据进行了实证分析。实验结果表明，基于GM-RBF组合模型的预测方法能够有效地预测地铁进站短时客流，预测精度高，预测结果稳定。

本文提出的基于GM-RBF组合模型的预测方法具有以下优点：一是能够有效地消除数据中的不确定因素，提高预测精度；二是能够充分利用GM和RBF两个模型的优点，提高预测准确性和稳定性；三是能够适应不同的预测场景，具有一定的通用性和灵活性。

总之，本文提出的基于GM-RBF组合模型的预测方法为城市轨道交通系统客流预测提供了一种有效的解决方案，具有一定的理论和实际应用价值。