基于组合模型的公交交通客流预测研究

摘要

本研究致力于解决公交客流预测问题，旨在通过融合多种机器学习模型的强大能力，提升预测准确性，为城市公交系统的优化运营和交通管理提供科学依据。研究首先回顾了公交客流预测领域的相关文献，分析了传统统计方法在处理大规模和高维度数据时的局限性，并详细探讨了机器学习和深度学习技术在提高预测准确度和处理复杂数据特征方面的优势。

在数据收集阶段，本研究详细描述了数据的来源，包括天气状况、节假日信息等多种影响因素，强调了从高质量数据源获取数据的重要性。接着，研究着重于数据预处理和特征工程的过程，包括清洗数据、处理缺失值、识别和处理异常值，以及从时间戳信息中提取关键特征，如年、月、日和小时等。这些步骤对于确保数据质量和为模型训练提供准确的输入至关重要。

在模型构建阶段，本研究基于模型的预测性能、计算效率和适应性进行了详细的评估，选定了随机森林、XGBoost和LightGBM等单一模型作为基础模型，并通过细致的参数调优过程，确保了这些模型能够在特定的数据集上达到最优性能。

研究的核心在于组合模型的构建与实现，通过集成前述优化后的单一模型，并采用堆叠回归方法作为元模型，实现了预测性能的显著提升。通过对比实验，本研究展示了组合模型在预测精度、鲁棒性和泛化能力方面相比单一模型的明显优势。

最后，本研究通过一个实际的城市公交系统案例，展示了组合模型在真实世界应用中的有效性，证实了其在优化公交运营和提升城市交通管理效率方面的实用价值。同时，研究也讨论了存在的局限性和未来研究方向，指出了进一步提升数据质量、探索模型泛化能力和应用先进的机器学习算法的重要性。

总体而言，本研究不仅在理论上为公交客流预测提供了新的视角和方法，而且在实践层面为城市交通系统的高效运营和智能化管理提供了有效的技术支持，具有重要的学术价值和应用前景。

第1章绪论

1.1 研究背景及意义

在城市交通系统中，公交作为主要的公共交通工具，承载了大量的人流，其运行效率和服务质量直接关联着城市的动脉。随着城市化进程的加快，公交客流量日益增长，公交系统面临着巨大的运营压力。准确预测公交客流对于优化公交资源分配、提高运营效率、缓解交通拥堵等具有重要的实际意义。传统的公交客流预测方法往往依赖于历史数据和经验模型.....

1.2 国内外研究现状与发展趋势

在国内外学术界和工业界，公交客流预测一直是城市交通研究的热点领域。近年来，由于大数据技术和人工智能算法的迅猛发展，这一领域的研究和实践取得了显著进展。国内研究多集中在传统统计模型和机器学习方法的应用.......

1.3 研究目的与主要内容

本研究旨在通过深入分析和研究公交客流量的影响因素，构建一个基于组合模型的公交客流量预测系统，以提高预测的准确性和可靠性，并为公交运营管理和城市交通规划提供科学的决策支持。鉴于目前公交客流预测领域面临的挑战和发展趋势，本研究的主要内容包括以下几个方面：

首要目标.......

1.4 文献综述

1.4.1 公交客流预测的传统方法

公交客流预测的传统方法主.......

1.4.2 机器学习与深度学习在公交客流预测中的应用

随着计算能力的提升和数据科学技术的进步，机器学习与深度学习在公交客流预测领域得.......

1.4.3 组合模型在其他领域的应用及其优势

组合模型作为一种将多个预测模.......

第2章数据准备与预处理

2.1 数据来源与收集

本研究采用的数据集是明尼阿波里斯都会区州际公路的交通流量数据，该数据集涵盖了2012年至2018年间的详细交通流量记录，以小时为单位记录。数据来源于加利福尼亚大学欧文分校机器学习存储库（UCI Machine Learning Repository），该存储库是一个广泛收集和共享机器学习和数据挖掘领域数据集的著名平台。具体数据集

该数据集不仅包含了每小时的交通流量统计，而且还综合了影响交通流量的多种因素，包括天气情况、节假日等。具体变量如下：

假期（Holiday）：标识所记录时间是否为美国的公共假期，如国庆日、感恩节等，非假期时间则标记为"None"。
温度（Temp）：以开尔文为单位记录的温度，这对于理解不同温度下的交通流量变化十分关键。
降雨量（Rain_1h）：过去一小时内的降雨量，以毫米计，影响道路条件和驾驶者的出行选择。
降雪量（Snow_1h）：过去一小时内的降雪量，以毫米计，降雪对交通流量的影响尤为显著。
云量（Clouds_all）：天空云量的百分比，反映了天气状况对交通的潜在影响。
主要天气（Weather_main）：描述天气的主要类别，如晴天、多云、雨天等。
天气描述（Weather_description）：对主要天气的进一步描述，如“散云”、“破云”等，提供了更详细的天气信息。
日期和时间（Date_time）：记录的具体日期和时间，精确到小时，为研究提供了时间序列分析的可能性。
交通流量（Traffic_volume）：目标变量，记录每小时的车流量，为研究交通模式和预测交通流量提供了基础。

数据收集工作由明尼阿波里斯和圣保罗都会区的州际公路自动车流量检测系统完成，确保了数据的真实性和准确性。通过分析这些数据，研究人员可以探究不同天气条件、时间和节假日对交通流量的影响，为城市交通管理和规划提供科学依据。

2.2 数据预处理与特征工程

在本研究中，数据预处理和特征工程是构建高效预测模型的重要步骤。我们关注的数据集包含了交通流量及其相关因素，如天气状况、日期和时间等。为了确保模型能够从这些数据中学习到有用的信息，我们必须首先清洗和转换数据，使其适合进行机器学习分析。

数据预处理流程开始于删除重复的记录。这一步是必要的，因为重复的数据可能会扭曲模型的训练过程，导致过拟合。紧接着，我们对数据集进行了缺失值检查，发现数据集中没有显著的缺失值。这一发现表明数据的完整性较高，不需要进行进一步的缺失值处理。

接下来，我们将date_time字段从字符串转换为日期时间格式，这使得我们能够从中提取出年、月、日和小时等时间单位。这些衍生的时间特征对于我们的分析至.........

第3章单一模型的选择与构建

3.1 单一模型的选择依据

在处理时间序列回归问题时，模型选择是一个关键环节，它直接影响到预测的准确性和可靠性。随机森林、XGBoost和LightGBM是当前数据科学领域中广泛应用于回归问题的三种强大模型，每种模型都有其独特的优势，适用于不同类型的时间序列数据和预测需求。

3.2 单一模型的构建与参数调优

在本研究中，我们关注于构建和优化单一模型来预测给定的时间序列数据。特别地，我们集中在三种流行的机器学习算法上：随机森林、XGBoost和LightGBM。这些模型因其在处理复杂数据集时表现出的高效性和准确性而被广泛采用。构建模型的过程涉及到模型的初始化、训练和预测，而参数调优则是通过网格搜索方法来实现的，旨在进一步提升模型性能。

随机森林模型是以决策树为基础构建的集成学习模型，它通过创建多个决策树并综合它们的预测结果来提高预测的准确性和稳定性。我们初始化了一个随机森林回归器，并设置了100棵树作为模型的基础。通过在训练数据上训练该模型，我们能够得到对测试集的预测结果。进一步，我们计算了模型在测试集上的均方误差（MSE）、均方根误差（RMSE）、平均绝对误差（MAE）和R²值，以全面评估模型的性能。结果显示，随机森林模型在测试集上的R²值接近0.78，表明模型能够较好地解释目标变量的方差。

接下来，我们采用XGBoost和LightGBM两种基于梯度提升的算法。XGBoost是一种优化的分布式梯度提升库，能够有效地处理大规模数据，而LightGBM则是一种基于梯度提升的轻量级框架，特别适合处理大数据集。与随机森林模型相同，我们分别初始化了XGBoost和LightGBM模型，并在训练集上进行了训练。通过在测试集上的预测，我们发现这两种模型的性能与随机森林模型相似，R²值均接近0.78，这表明它们同样能够有效地预测时间序列数据。

为了进一步提升模型性能，我们对每种模型进行了参数优化。通过网格搜索方法，我们探索了模型的关键参数，如随机森林的树的数量、最大深度、最小样本分割数和最小样本叶节点数；XGBoost的树的数量、最大深度、学习率和子样本比例；以及LightGBM的树的数量、最大深度、学习率、叶子数量和子样本比例。网格搜索在指定的参数范围内尝试所有可能的参数组合，以找到最优化模型性能的参数设置。通过在训练集上进行交叉验证，我们能够确定每个模型的最佳参数组合，并使用这些参数重新训练模型。

图 1网格搜索展示

优化后的模型在测试集上的性能有所提升，随机森林、XGBoost和LightGBM模型的R²值均显示了轻微的增加，表明参数优化有助于提高模型的预测准确性。特别地，优化后的随机森林模型在测试集上的R²值提高到了0.78，而XGBoost和LightGBM模型的R²值也接近此水平。这些结果证实了参数优化对于提升模型性能的重要性，并且突显了网格搜索作为一种有效的参数优化技术。

总之，通过构建随机森林、XGBoost和LightGBM三种单一模型并进行参数优化，我们能够有效地预测时间序列数据。每种模型的初始化、训练和预测步骤为我们提供了对数据集特征的深入理解，而参数优化进一步提升了模型的预测性能。这一过程不仅展示了机器学习在时间序列预测中的应用，也强调了参数优化在提升模型性能中的关键作用。

图 2 优化结果展示

第4章组合模型的设计与实现

4.1 组合模型的设计思路

在本研究中，我们采用了堆叠回归（StackingRegressor）作为组合模型的核心框架，以整合随机森林、XGBoost和LightGBM三种不同的单一模型，目的是利用各个模型的优势，提高整体预测性能。堆叠模型的设计思路是在原有基模型的预测基础上，引入一个元模型（Meta Model），通过元模型学习如何最优地结合各个基模型的预测结果。

在构建堆叠模型时，首先定义了三个基模型：优化后的随机森林、XGBoost和LightGBM。这三个模型在许多回归问题上已经证明了它们的有效性，分别代表了基于树的集成学习、梯度提升机和轻量级梯度提升框架的不同算法。通过将这些强大的模型作为基模型，我们能够捕获数据中的不同模式和关系，从而提高预测的准确性和鲁棒性。

接下来，我们选用线性回归作为元模型。线性回归是一种简单而有效的模型，它的主要优点在于模型解释性强和计算效率高。在堆叠模型中，元模型的作用是学习如何根据基模型的预测结果来生成最终的预测值。具体而言，它将各个基模型的预测结果作为输入特征，通过训练过程来确定每个基模型预测的权重。这种方法允许元模型自动学习到最佳的结合方式，即在最终预测中各个基模型应该占据多少比重。

为了确保.......

4.2 组合模型的构建与训练

在本研究中，我们采用了一种组合模型的策略，即堆叠回归（StackingRegressor），以提高时间序列预测的准确性。堆叠回归是一种高级的集成学习技术，它通过将多个不同的基模型的预测结果作为输入，训练一个元模型来生成最终的预测。这种方法充分利用了不同模型的优势，通过学习如何最好地结合它们的预测，以达到比任何单一模型都更好的性能。

图 3 组合模型构建代码展示

在我们的堆叠模型中，我们选择了三种经过参数优化的模型作为基模型：随机森林、XGBoost和LightGBM。这些模型都是基于树的算法，已经证明在各种回归任务中具有强大的性能。通过网格搜索，我们为每个模型找到了最佳的参数设置，这确保了它们在单独预测时能够达到较高的准确性。随机森林模型以其鲁棒性和易解释性而受到青睐，XGBoost和LightGBM则因其高效的处理大规模数据和高准确性而被广泛应用。

在确定了基模型后，我们选择线性回归作为元模型。线性回归是一种简单但强大的线性模型，它试图找到一个最佳的线性组合来映射输入特征到目标变量。在这种情况下，输入特征是基模型的预测值。选择线性回归作为元模型的原因是其简单性和解释性，它为基模型的预测赋予了不同的权重，使得组合模型能够从中学习并提取有价值的信息。

我们通过交叉验证的方法来训练堆叠模型，这不仅有助于防止过拟合，而且还能保证模型具有良好的泛化能力。通过这种方式，元模型能够有效地学习如何结合基模型的预测，以产生更准确的最终预测。

堆叠模型在测试集上的性能表明，这种组合策略是成功的。与之前通过网格搜索优化的单一模型相比，堆叠模型在均方误差（MSE）、均方根误差（RMSE）、平均绝对误差（MAE）和R²这些评估指标上都显示出了优异的性能，R²值达到了0.78，这表明堆叠模型能够解释目标变量方差的78%，而且均方根误差，其他的误差值都是有所降低。这个结果证实了堆叠回归在提升预测准确性方面的有效性，尤其是当基模型具有互补特性时。

总的来说，组合模型的设计思路是通过整合不同模型的独特优势来提高预测性能。通过精心选择基模型并对它们进行参数优化，我们确保了模型在单独预测时的准确性。随后，通过将这些预测结果作为输入来训练一个元模型，我们能够进一步提升性能，实现了比任何单一模型都更高的预测准确性。这种方法展示了集成学习在解决复杂预测问题中的强大潜力。

第5章模型评估与比较

5.1 评估指标的选择

选择合适的评估指标是评估和比较模型性能的关键，这不仅影响对模型预测能力的准确理解，还决定了模型优化的方向和重点。在公交客流预测的场景中，评估指标需要能够全面反映模型的预测

5.2 组合模型与单一模型的性能比较

在公交客流预测的研究中，对组合模型与单一模型的性能进行比较是评估组合模型有效性的关键步骤。这一比较不仅涉及模型预测准确性的直接对比，还包括模型的稳定性、泛化能力以及对不同数据特征的适应性等方面的评估。

在本研究中，我们通过对单一模型和组合模型的性能进行比较，揭示了集成学习策略的优势和潜力。参数优化后的基础模型，即随机森林、XGBoost和LightGBM，在测试集上的性能指标表明，这些单一模型已经表现出了相当的预测能力，其中随机森林和LightGBM的R²值均为0.78，XGBoost稍低，为0.77。这些模型的均方误差（MSE）和均方根误差（RMSE）也相差不大，展现了它们在处理时间序列数据上的有效性。

然而，当我们转向组合模型——特别是我们构建的堆叠模型时，我们观察到一个细微但重要的性能提升。堆叠模型的R²值仍然保持在0.78，与单一模型相当，但其均方误差（MSE）和均方根误差（RMSE）略有下降，平均绝对误差（MAE）也有所降低。尽管这些改进看似微小，但它们揭示了组合模型在预测性能上的稳定性和鲁棒性。

组合模型之所以展现出这种优势，主要归因于其能够整合多个模型的预测并从中学习的能力。在堆叠回归的框架下，不同基模型的预测结果被用作元模型的输入特征。这种方法允许元模型捕捉到各个基模型在特定情况下的强项和弱点，从而更加智能地结合它们的预测。例如，某个基模型可能在特定类型的数据分布上表现得更好，而另一个模型则可能在处理异常值时更为出色。通过堆叠模型，我们能够利用这些互补的特性，实现更加准确和稳健的预测。

此外，堆叠模型通过引入一个元模型增加了额外的学习层次，这为预测任务引入了更高级别的抽象。元模型的训练过程本质上是在学习如何最优化地组合基模型的预测，这一过程可以被视为一种自动的权重分配机制，其中权重是基于基模型在特定任务上的表现而确定的。