基于大数据的轨道交通客流预测与票务优化研究

作　　者： 张娅丽；王瑞

摘　　要： 城市轨道交通票务管理面临着海量客流数据处理与实时响应需求等挑战，基于大数据技术构建智能票务管理体系成为优化运营效率的重要途径，通过分析某市轨道交通实践案例，探索构建了基于多源数据融合的客流预测模型，设计了动态票务管理与智能调度方案。研究表明，深度学习与时间序列分析相结合的混合预测模型显著提升了预测准确率，智能票务管理体系有效降低了人力成本，提高了运营效率，实践结果为新一代智慧轨道交通票务系统建设提供了理论支撑与实施指导。

来　　源： 《信息产业报道》 2025-08