摘要：地铁在人们出行中起到非常重要的作用，同时地铁的客流量也是衡量城市中地铁交通组织的重要数据，地铁在一年中客流的随机性大，影响客流量大小的因素多，对研究客流量、预测客流量加大了难度。为了得到更好的预测结果，本文针对影响地铁客流量的因素进行分析，从乘客自身的角度和地铁周边环境寻找与地铁有关联的因素，通过若干调查问卷得到年龄、职业、收入水平、能否直达上班地点4大主要因素。最后为了进行预测分析，将数据进行归一化处理，运用非线性的支持向量机在Python的进行预测2019年4.15日以及2019年4.17日的杭州地铁1号线的客流量。经过误差研究分析4.15日的预测结果误差分析优于是4.17的预测结果，分别是最大误差为14.34%，最小为0.04%，平均相对误差为3.76%和4.17号的最大误差为21.34%，最小为1.46%，平均相对误差为4.76%。故支持向量机可以有效进行预测，适用于短期和不确定的环境的客流量预测。

关键词：杭州地铁；支持向量机；关联性分析；客流量

目录

摘要

Abstract

1 绪论-4

1.1 研究背景和意义-4

1.2 国内外研究现状-5

1.2.1国外研究现状-5

1.2.2 国内研究现状-5

1.2.3 地铁的优势-5

2 影响选择地铁出行需求因素分析-6

2.1 乘客自身因素对出行选择的影响因素和关联性验证-7

2.2 地铁路线周边环境对出行选择地铁的影响-9

3 地铁流量预测模型-10

3.1 支持向量机原理-10

3.2 基于杭州地铁1号线实例分析-11

4 实例预测结果及分析-13

5 总结与改进-15

参考文献-16

致谢-17