TSHJX 076-2024 上海市域铁路客流预测规范

《TSHJX 076-2024上海市域铁路客流预测规范》在原有基础上进行了全面更新，其中关于“基于多源数据融合的客流预测模型构建”这一条文的变化尤为显著。相较于旧版标准，新版不仅增加了对大数据技术应用的要求，还明确了模型验证的具体步骤。

以某新建市域铁路为例，其线路贯穿多个城区与郊区，沿线分布有大型居住区、产业园区及交通枢纽。按照新版规范，在进行客流预测时，首先需要收集包括手机信令、公交IC卡记录、共享单车使用数据在内的多源信息。这些数据经过清洗后，需利用GIS空间分析工具来确定各站点周边的人口密度、就业分布等基础参数。接着，通过建立多元回归模型来拟合不同时间段内的客流量变化规律，并采用时间序列分析法对未来趋势做出预测。

为了确保结果准确性，还需开展交叉验证工作。具体而言，就是将全部样本随机分为训练集和测试集两部分，分别用于构建模型和检验效果。如果发现预测值与实际观测值之间存在较大偏差，则应调整模型结构或重新选择变量组合，直至满足精度要求为止。此外，考虑到突发事件可能带来的影响，还应当加入情景模拟环节，评估极端条件下系统的承载能力。

总之，《TSHJX 076-2024》通过对传统方法的改进和完善，为科学合理地开展市域铁路客流预测提供了更加严谨可靠的依据。