《表1 客流特征的数据格式》

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《基于地铁历史数据的PCA-RF分时段客流预测方法》

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以小时为单位划分时段，以地铁某站点在各个时段内的客流量作为预测目标，提取多个与之密切相关的影响因素构成特征向量。主要从时间和空间2个维度来提取数据特征。时间特征包括日期、节假日、高/平峰时段[6]、时间段。为了方便进行数学运算，特征日期统一转化为时间戳的数字形式；对于节假日，分别使用数字0代表工作日、1代表双休日、2代表国家规定放假的特殊节日（如国庆节和中秋节等）；对于高/平峰时段，定义每日6:00—9:00和16:00—20:00为高峰时段，用数字1表示，其余时间为平峰时间段，用0表示；对于时间段，每日0:00—6:00为地铁停运时段，用0表示，其余时段以小时为单位划分，分别用数字表示，例如8:00—9:00为1个时段，用数字8表示。考虑到城市地铁站的地域分布对客流的影响，以该城市地铁线路图建立平面直角坐标系，将其等分为16块区域，每个区域对应1个X坐标和1个Y坐标，然后将每个站点映射到各个区域中。基于此，空间特征包括站点线路，是否换乘站，站点所属区域在平面直角坐标系的X坐标、Y坐标。站点线路用其自身的线路编码表示；换乘站和非换乘站分别用数字1和0表示；站点的X坐标和Y坐标分别编号为数字0—3。另外，机场或火车站等客运交通枢纽和普通站点的客流分布有着显著不同，所以另外附加1个特征——是否客运交通枢纽（用于和普通站点进行区别）。最终提取得出的客流特征见表1。