【地铁车厢拥挤度预测方法】基于BP神经网络的地铁车厢拥挤度预测是一种利用人工智能技术解决城市轨道交通中的乘客体验问题的方法。该方法的核心是利用反向传播（BP）神经网络，这是一种在模式识别和数据分析中广泛应用的算法，尤其适用于非线性问题的建模。
【BP神经网络】BP神经网络是一种多层前馈网络，通过反向传播误差来调整权重，以最小化预测值与实际值之间的差距。在这个场景下，网络输入可能是地铁到站的时间、上一站的乘客流量、车厢容量等信息，输出则是预测的车厢下车人数。通过对大量历史数据的学习，神经网络可以捕捉到乘客流动模式的复杂性，从而提高预测准确性。
【关键因素】在预测车厢拥挤度时，考虑了几个关键因素：一是站时车厢的下车人数，这是直接影响车厢内空间变化的关键；二是立席面积，它反映了车厢内的站立空间，对乘客舒适度有直接影响；三是车厢承载量，即车厢设计的最大载客量，它是判断车厢拥挤程度的基础。
【预测过程】预测过程主要包括数据收集、模型构建、训练和测试四个步骤。通过调查数据获取乘客上下车数量、立席密度等信息；然后，在Matlab平台上建立初始的BP神经网络模型；接着，用历史数据对网络进行训练，优化权重和阈值；通过测试集验证模型的预测性能，如决定系数R²和平均相对误差。
【应用实例】以宁波市鼓楼地铁站为例，研究者验证了BP神经网络预测方法的有效性。结果显示，最佳预测模型的决定系数R²达到0.94，表示模型解释了94%的变异性，平均相对误差仅为0.25，表明预测误差在可接受范围内，证明了BP神经网络在预测下车人数上的适用性。
【总结】基于BP神经网络的地铁车厢拥挤度预测方法为城市轨道交通运营提供了科学的决策支持，有助于优化调度，改善乘客的出行体验，同时也为未来深度学习在交通领域的应用提供了参考。该方法可以扩展应用于其他公共交通系统，以提升公共交通服务质量和效率。
