题目：大型活动期间轨道交通客流分析与预测模型的研究与实现

近年来，随着城市轨道交通的快速发展，乘客出行带来的轨道交通拥堵问题已成为社会关注的焦点；而大型活动的频繁举办，又会在短时间内聚集大量客流，给交通客流的疏导工作带来新的挑战。为此，如何保证大型活动期间轨道交通畅通、减少对城市正常交通的影响是摆在交通管理者面前一个亟待解决的难题。作为大型活动期间乘客出行、交通规划的重要参考依据，轨道交通客流预测日益成为众多专家、学者的研究的热点，其中客流预测的准确性则是研究中的关键。论文从分析轨道交通客流特征以及不同大型活动对客流造成的影响出发，对比目前常用的轨道交通客流预测技术，建立了一种大型活动期间轨道交通客流分析与预测模型，并在此基础上，实现了大型活动期间轨道交通客流预测系统。本文取得的主要成果如下：1)针对轨道交通客流周期性、相似性等特征以及数据量大、非线性等问题，建立了一种基于求和自回归滑动平均方法的轨道交通常态客流预测模型。以消除轨道交通客流季节周期性的影响，实现了轨道交通常态客流预测。2)针对大型活动期间客流变化特征对大型活动进行分类，并分别建立了基于灰色-马尔科夫的持续性大型活动客流预测模型和基于粒子群优化支持向量机的一次性大型活动客流预测模型，较全面的考虑了不同大型活动的客流特征，实现了大型活动发生前的轨道交通客流预测。3)建立了大型活动信息模式库，对客流类型进行分类并采用多级索引结构进行相似客流样本检索，缩小了检索范围；提高了检索的效率。4)设计实现了基于大型活动期间轨道交通客流分析与预测模型的原型系统，将数据采集、客流处理，客流预测、结果展示、系统管理等功能集成到系统中，并利用真实轨道交通客流数据对预测模型的核心算法以及系统的功能进行测试、分析与评估，很好地验证了预测模型预测结果的有效性。