CEEMDAN-PSO组合优化BiLSTM的公交站点短时客流预测方法

《CEEMDAN-PSO组合优化BiLSTM的公交站点短时客流预测方法》是一篇关于公共交通客流预测的研究论文，旨在通过结合多种先进的算法和技术手段，提高对公交站点短时客流的预测精度。随着城市化进程的加快，公共交通系统面临着日益增长的客流压力，如何准确预测短时客流成为保障交通效率和乘客体验的重要课题。

该论文提出了一种基于CEEMDAN（Complete Ensemble Empirical Mode Decomposition with Adaptive Noise）与PSO（Particle Swarm Optimization）算法的组合优化策略，并将其应用于BiLSTM（Bidirectional Long Short-Term Memory）神经网络模型中，以实现对公交站点短时客流的高效预测。CEEMDAN是一种改进的信号分解方法，能够将原始时间序列数据分解为多个本征模态函数（IMF），从而更好地捕捉数据中的非线性和非平稳特性。这种方法相比传统的EMD（Empirical Mode Decomposition）具有更高的稳定性和抗噪声能力。

在本文中，作者首先利用CEEMDAN对历史客流数据进行分解，提取出不同时间尺度下的特征信息。随后，通过PSO算法对BiLSTM模型的超参数进行优化，包括学习率、隐藏层节点数等关键参数。PSO作为一种群体智能优化算法，能够在搜索空间中高效地找到最优解，避免了传统网格搜索或随机搜索方法的低效问题。

通过将CEEMDAN与PSO相结合，该方法不仅提高了模型的泛化能力，还增强了其对复杂客流变化模式的适应性。实验结果表明，该方法在多个公交站点的数据集上均取得了优于传统方法的预测效果。具体而言，与单一的BiLSTM模型、LSTM模型以及ARIMA模型相比，CEEMDAN-PSO-BiLSTM模型在平均绝对百分比误差（MAPE）、均方根误差（RMSE）等评价指标上均表现出更优的性能。

此外，该研究还探讨了不同分解层数对预测结果的影响，发现适当的分解层数可以有效提升模型的预测精度。同时，研究者也分析了不同天气条件、节假日等因素对客流的影响，并将其作为输入特征融入到模型中，进一步提升了模型的实用性。

在实际应用方面，该方法可以为城市交通管理部门提供科学依据，帮助制定合理的调度方案，缓解高峰时段的拥挤情况，提高公交系统的运行效率。同时，该研究也为其他领域的短期预测任务提供了可借鉴的思路，例如电力负荷预测、股票价格预测等。

总体而言，《CEEMDAN-PSO组合优化BiLSTM的公交站点短时客流预测方法》是一篇具有较高学术价值和实用意义的研究论文。它不仅在理论上提出了创新性的算法组合，还在实践中验证了其有效性，为未来智能交通系统的发展提供了有力的技术支持。