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基于Stacking集成學(xué)習(xí)的機(jī)場(chǎng)線短時(shí)客流預(yù)測(cè)研究

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摘要：地鐵機(jī)場(chǎng)線客流具有高度時(shí)變性，受機(jī)場(chǎng)航班影響使得精準(zhǔn)的短時(shí)客流預(yù)測(cè)具有挑戰(zhàn)性。綜合考慮機(jī)場(chǎng)航班信息和機(jī)場(chǎng)線路歷史客流，構(gòu)建了一種以隨機(jī)森林（RF）、LightGBM （light gradient boosting machine）、梯度提升決策樹(shù)（GBDT）和邏輯回歸算法作為集成學(xué)習(xí)器，基于疊加（Stacking）集成模型的機(jī)場(chǎng)線路短時(shí)客流預(yù)測(cè)模型。（剩余12895字）

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