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基于Stacking集成學習的機場線短時客流預測研究

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摘要：地鐵機場線客流具有高度時變性，受機場航班影響使得精準的短時客流預測具有挑戰(zhàn)性。綜合考慮機場航班信息和機場線路歷史客流，構建了一種以隨機森林（RF）、LightGBM （light gradient boosting machine）、梯度提升決策樹（GBDT）和邏輯回歸算法作為集成學習器，基于疊加（Stacking）集成模型的機場線路短時客流預測模型。（剩余12895字）

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