《城市降雨对地铁短期OD客流的影响路径与机制研究
——基于格兰杰因果检验和双重机器学习模型》
团队名称：
组 长：
组 员：
答辩日期：
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团队成员介绍
与分工
我们 100% 的作业任务在 2023/07/01 - 2023/07/17 本次专业实习期间完成。
小组成员共同完成：
选题和文献阅读、数据采集及预处理、可视化绘图、报告撰写及PPT制作
：时间序列预测算法
：K-Means聚类算法
：因果推断算法
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项目背景及意义
- 2.1 研究背景
地铁作为城市出行中必不可少的交通方式，是城市出行中重要的组成部
分，而降雨天气对于交通系统的影响是极大的，天气类型对交通安全、
交通需求和交通模式具有显著影响。另外天气因素对于出行行为也有较
大影响，恶劣的天气的出现将减少出行活动。
地铁OD（Origin-Destination）客流是乘客出行动态分布的一个最直观的
展现，它包括了旅客的进站和出站的时间信息和站点信息，可以充分反
应居民乘坐地铁的出行状态，是网络化运营条件下地铁行车组织、客运
组织和乘客服务的基础支撑数据，蕴含着非常有价值的信息，对高效协
调轨道交通运出能力和客运需求具有重要意义。
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项目背景及意义
- 2.2 研究假设
H1：城市降雨能够降低地铁OD客流的总客流量。
H2：城市降雨能够通过降低居民游玩意愿，进而降低地铁OD客流的总客
流量。
H3：城市降雨能够通过改变工作出行方式，进而降低地铁OD客流的总客
流量。
H4：城市降雨能够通过降低峰期出行意愿，进而降低地铁OD客流的总客
流量。
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项目背景及意义
- 2.3 技术路线流程图
