武汉市公交客运量预测研究文献综述

准确预测公交客运量对城市公共交通系统规划、运营管理和决策支持至关重要。

本文以武汉市公交客运量预测为研究对象，首先阐述了公交客运量预测的相关概念，并回顾了国内外研究现状，重点介绍了常用的预测模型，包括传统统计模型、机器学习模型和深度学习模型。

然后，对不同模型的优缺点、适用范围以及在武汉市公交客运量预测中的应用进行了比较分析，并探讨了模型组合、数据融合等改进方法。

最后，总结了现有研究的不足，并展望了未来武汉市公交客运量预测研究方向。

关键词：公交客运量预测；武汉市；模型比较；数据融合；深度学习

公交客运量是指在一定时期内，使用公共汽车运输服务的乘客人数，是衡量城市公共交通系统效率和服务水平的重要指标。

准确预测公交客运量可以为公交线路规划、运力调度、票价制定等提供科学依据，进而提高公交系统运营效率，提升乘客出行体验。

公交客运量预测是指利用历史客运量数据、相关影响因素以及预测模型，对未来一段时间内的公交客运量进行定量估计。

预测结果可以帮助公交公司及相关部门更好地了解客流变化趋势，及时调整运营策略，满足乘客出行需求。

影响公交客运量的因素众多，主要包括人口规模、经济发展水平、交通基础设施、出行距离、票价、天气状况等。