Abnormal metro passenger demand is predictable from alighting and boarding correlation
Notice bibliographique
Résumé
Irregular sudden fluctuations in metro passenger demand during events or incidents can lead to critical supply or safety issues. Accurate and timely forecasting of such abnormal demand is crucial for effective crowd management and emergency response. However, this task remains challenging due to the absence of periodicity, high volatility, scarce samples, and the need for early warnings. This paper addresses abnormal metro passenger demand forecasting by leveraging the long-range Alighting-Boarding (AB) correlation driven by chained travel behavior. We propose a novel Alighting-Boarding Transformer (ABTransformer) model to explicitly capture the AB correlation with an interpretable bi-channel attention mechanism. Using real-world metro datasets from Guangzhou and Seoul, we demonstrate that leveraging the AB correlation significantly reduces the mean absolute error (MAE) over a six-hour forecast horizon by 5%–17% across three representative models. The ABTransformer performs best in forecasting abnormal metro boarding demand and remains competitive in normal demand forecasting. Notably, leveraging the AB correlation enables early warnings of abnormal demand with up to a 5-hour lead time (depending on the activity duration), offering an effective abnormal demand warning solution that does not rely on auxiliary event data. Additionally, we investigate uncertainty quantification in demand forecasting with different distribution assumptions. We observe multimodality in forecast distributions and find that simpler distributions, such as the zero-truncated Gaussian , tend to be more robust than complex mixture models in abnormal demand forecasting when observations are sparse. Our findings indicate that joint forecasting of alighting and boarding is always preferred over independent forecasting in metro passenger demand forecasting, particularly for abnormal demand scenarios.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».