2026年测试题对南京地铁站内乘客流量预测能力的测试

2026年测试题：对南京地铁站内乘客流量预测能力的测试一、单选题（共5题，每题2分，共10分）1.南京地铁1号线某站点在早晚高峰时段的客流变化规律属于哪种时间序列模型？A.ARIMA模型B.GARCH模型C.LSTMs模型D.Kalman滤波模型2.影响南京地铁3号线客流波动的关键因素不包括以下哪项？A.周末大型活动举办B.地面公交调整C.站点周边写字楼加班政策D.地铁票价调整3.若南京地铁4号线某站点客流预测误差较大，可能的原因是？A.模型未考虑节假日因素B.数据采集频率过低C.未纳入周边商圈客流数据D.以上都是4.南京地铁5号线的客流预测中，以下哪种方法更适合短期（如1小时内）的客流波动预测？A.灰色预测模型B.时间序列ARIMA模型C.神经网络模型D.回归分析模型5.南京地铁6号线客流预测中，站点间客流关联性分析的主要目的是？A.提高预测精度B.优化线路资源配置C.发现客流异常点D.以上都是二、多选题（共5题，每题3分，共15分）6.南京地铁2号线客流预测中，以下哪些因素可能引发客流突变？A.站点周边地铁换乘站开通B.特殊天气影响通勤行为C.站点周边大型商场促销活动D.地铁票价优惠政策调整7.南京地铁3号线客流预测模型中，以下哪些属于外生变量？A.站点周边写字楼人数B.地铁运营班次C.站点步行距离D.周边公交线路数量8.南京地铁4号线客流预测中，以下哪些方法属于机器学习模型？A.线性回归模型B.随机森林模型C.支持向量机模型D.线性趋势模型9.南京地铁5号线客流预测中，以下哪些指标可用于评估模型性能？A.MAE（平均绝对误差）B.RMSE（均方根误差）C.R²（决定系数）D.AUC（曲线下面积）10.南京地铁6号线客流预测中，以下哪些方法有助于提高长期预测的稳定性？A.时间序列分解法B.小波变换模型C.粒子群优化算法D.多元线性回归模型三、简答题（共4题，每题5分，共20分）11.简述南京地铁1号线客流预测中，如何处理季节性因素的影响？12.简述南京地铁2号线客流预测中，如何利用站点间关联性提升预测精度？13.简述南京地铁3号线客流预测中，如何处理数据缺失问题？14.简述南京地铁4号线客流预测中，如何评估模型的过拟合风险？四、论述题（共2题，每题10分，共20分）15.结合南京地铁5号线的实际情况，论述如何构建多源数据融合的客流预测模型，并说明其优势。16.结合南京地铁6号线的特点，论述如何通过动态调整运营策略来应对客流波动，并说明其可行性。五、案例分析题（共1题，20分）17.某南京地铁站点在早晚高峰时段客流远高于其他时段，且周末客流波动较大。请分析可能的原因，并提出相应的客流预测优化方案。答案与解析一、单选题答案1.A（ARIMA模型适用于具有明显趋势性和季节性的时间序列数据，符合南京地铁客流特征。）2.D（票价调整通常影响长期选择，对短期波动影响较小。）3.D（误差可能源于模型、数据或外部因素，需综合分析。）4.B（ARIMA模型对短期波动预测效果较好。）5.D（关联性分析有助于提高预测精度和优化资源配置。）二、多选题答案6.A、B、C（换乘站开通、天气和促销活动均可能引发短期客流突变。）7.A、C、D（写字楼人数、步行距离和公交线路数量属于外生变量。）8.B、C（随机森林和支持向量机属于机器学习模型。）9.A、B、C（MAE、RMSE和R²是常用性能评估指标。）10.A、B（时间序列分解和小波变换适用于长期稳定性预测。）三、简答题解析11.季节性因素处理方法：-采用季节性ARIMA模型（SARIMA）分解趋势项、季节项和随机项。-引入虚拟变量表示季节性（如工作日/周末、节假日）。-使用小波变换分离不同频率的客流波动。12.站点间关联性提升方法：-构建站点间客流共享矩阵，纳入相邻站点客流数据。-使用地理加权回归（GWR）分析空间依赖性。-结合图神经网络（GNN）建模站点间连通性。13.数据缺失处理方法：-插值法（线性插值、多项式插值）。-基于模型插补（如随机森林、KNN）。-利用站点历史均值或相邻站点数据填充。14.过拟合风险评估方法：-使用交叉验证（如K折验证）评估模型泛化能力。-控制模型复杂度（如减少特征数量、正则化）。-分析残差图，检测系统性偏差。四、论述题解析15.多源数据融合模型构建与优势：-数据源：地铁刷卡数据、周边商圈客流、天气数据、大型活动信息、公交换乘数据。-方法：构建LSTM-GRU混合模型，LSTM处理时序特征，GRU捕捉非线性关系，外生变量通过注意力机制动态加权。-优势：提高预测精度（结合多源信息可弥补单一数据局限），增强鲁棒性（适应突发事件），支持可视化分析（如客流热力图）。16.动态调整运营策略与可行性：-策略：根据预测结果动态调整发车间隔（高峰加密、平峰疏密）、增加备用列车、优化出入口引导。-可行性：南京地铁已有客流监测系统，可通过实时数据触发应急响应；与运营调度系统对接可自动执行策略。五、案例分析题解析17.客流突变原因分析：-早晚高峰高客流：周边大型写字楼通勤需求、地铁换乘优势。-周末波动大：周边商场、景点吸引游客；地铁票价相对地面交通有竞争力。-可能问题：出入口设计不足、换乘通道拥挤。优化方