基于CEEMDAN-IPSO-LSTM的城市轨道交通短时客流预测方法研究

《基于CEEMDAN-IPSO-LSTM的城市轨道交通短时客流预测方法研究》是一篇关于城市轨道交通短时客流预测的学术论文，旨在通过融合多种先进算法提升预测精度和可靠性。该研究针对城市轨道交通系统中客流波动大、影响因素复杂的特点，提出了一种结合CEEMDAN、改进粒子群优化算法（IPSO）以及长短期记忆网络（LSTM）的混合预测模型。

在城市轨道交通系统中，短时客流预测对于运营调度、资源分配以及乘客服务具有重要意义。传统的预测方法往往难以应对复杂的非线性关系和多变量影响，因此需要引入更高效的算法来提高预测性能。本文提出的CEEMDAN-IPSO-LSTM模型，结合了经验模态分解、改进粒子群优化算法和深度学习技术，能够有效提取数据特征并优化模型参数。

CEEMDAN（Complete Ensemble Empirical Mode Decomposition with Adaptive Noise）是一种改进的经验模态分解方法，能够将原始时间序列分解为多个本征模态函数（IMF），从而更好地捕捉数据中的不同频率成分。相比传统EMD方法，CEEMDAN具有更高的稳定性和更少的模式混叠问题，适用于处理非线性和非平稳信号。

在数据预处理阶段，研究者首先利用CEEMDAN对原始客流数据进行分解，得到多个IMF分量和一个残差项。随后，将这些分量分别输入到LSTM神经网络中进行训练和预测，以充分挖掘每个分量的潜在规律。为了进一步提高模型的预测精度，研究者引入了改进粒子群优化算法（IPSO）对LSTM网络的超参数进行优化。

IPSO是传统粒子群优化算法（PSO）的一种改进版本，通过引入自适应惯性权重和变异操作，提高了算法的全局搜索能力和收敛速度。在本文中，IPSO被用于优化LSTM网络的结构参数，如隐藏层节点数、学习率和迭代次数等，从而使得模型在训练过程中能够更快地找到最优解。

实验部分采用了某城市地铁站的实际客流数据作为研究对象，将CEEMDAN-IPSO-LSTM模型与其他经典预测模型进行对比分析，包括ARIMA、SVM、传统LSTM等。结果表明，CEEMDAN-IPSO-LSTM模型在预测精度方面表现优异，其平均绝对百分比误差（MAPE）和均方根误差（RMSE）均低于其他模型，显示出更强的泛化能力和稳定性。

此外，研究还对不同时间段的客流变化进行了分析，发现CEEMDAN-IPSO-LSTM模型在高峰时段和非高峰时段均能保持较高的预测准确率，说明该模型具有较强的适应性和鲁棒性。同时，研究者还探讨了不同影响因素对客流预测结果的影响，例如天气状况、节假日安排和特殊事件等，进一步验证了模型的实用性。

综上所述，《基于CEEMDAN-IPSO-LSTM的城市轨道交通短时客流预测方法研究》提出了一种创新性的客流预测方法，通过融合多种先进技术手段，有效提升了预测精度和适用范围。该研究不仅为城市轨道交通系统的运营管理提供了理论支持，也为相关领域的研究提供了新的思路和方法参考。