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應用長短期記憶模型與迴歸分析於鐵道運輸載客量預測分析- 以台北捷運為例

為了解決宜蘭大雨特報的問題，作者段志奇 這樣論述：

都會區捷運運輸已成為中大型城市中民眾生活不可少的一部分，乘客載運量反映民眾在使用公共運輸的習慣、考量、意願取捨與優先性，亦可看出世界大都會區市中心與市郊區域人潮的流動與消費行為。本論文的目標為高運量系統捷運沿線旅客搭乘人數變動的影響因素與變動趨勢的分析探討並做預測。本研究以應用長短期記憶模型（long short-term memory, LSTM）與迴歸分析（Regression Analysis）預測及分析捷運旅客載客人數作為研究主題，蒐集日期、溫度、人數作為訓練資料集，以及線性迴歸分析擬合出一個預測人數趨勢模型。實驗結果發現應用長短期記憶模型以過去幾年資料作為預測未來的人數均方誤差值，

根據2017 至2019 年三年捷運總運量人數資料，變動比率預測Train Score: 0.34 RMSE；Validation Score : 0.33 RMSE。迴歸分析顯示有降雨時溫度對搭乘捷運人數相對於無降雨時較有影響程度，並且捷運搭乘人數以每週為單位，呈現極一致的趨勢性。本研究利用迴歸分析證明捷運運輸載客量的週期性變化屬於連續性，並結合了長短期記憶訓練模型，做出預測。可模擬都市捷運沿線人口移動趨勢的規則性，並可做為鐵道運輸公司預估擁擠度或政府制定交通政策時之參考。