【技术实现步骤摘要】
【技术保护点】
一种基于SVM预测乘客出行概率的轨道交通客流预测方法，其特征在于：该方法的步骤如下：步骤一：采集一段时间的轨道交通历史数据，该数据看作是乘客出行记录的集合，其中每条记录包括乘客出行的起始站点、目的站点，进站时刻和出站时刻；步骤二：基于历史数据，统计乘客出行比例，针对每一个地铁站，统计乘客由该站进入去往其它站的比例；步骤三：利用统计得到的出行比例数据训练最小二乘支持向量机即LSSVM，预测乘客出行概率，即针对每一个地铁站，预测乘客由该站进入去往其它站的概率；步骤四：存储预测得到的出行概率，供实时客流预测模块使用；步骤五：采集实时进站客流数据；该数据看作是乘客进站记录的集合，进站记录包括乘客的起始站点和进站时间；步骤六：获取在步骤四中存储的乘客在该站的出行概率，预测乘客出行的目的站点；步骤七：结合列车的发车间隔，模拟乘客出行，计算乘客到达和离开每一个站点的时间，并更新全路网客流。
【技术特征摘要】
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