近年来，随着城市旅游业的快速发展，贵港市作为广西的重要旅游城市之一，吸引了大量游客前来观光。其中，广日观光电梯作为连接城市中心与南山风景区的重要交通设施，承担着日益增长的游客运输任务。为了提升游客体验、优化资源配置，建立一套科学合理的乘客流量预测模型显得尤为重要。

一、项目背景与意义

贵港广日观光电梯位于南山风景区入口附近，是连接市区与山顶观景平台的重要垂直交通工具。随着节假日和旅游旺季的到来，电梯的乘客流量呈现明显的周期性波动，高峰时段甚至出现排队等候、超载运行等现象。传统的管理方式难以满足动态调控的需求，因此，建立一个基于历史数据与外部因素分析的乘客流量预测模型，将有助于管理部门提前做好人员调度、设备维护和安全管控，提升整体运营效率。

二、数据收集与处理

构建乘客流量预测模型的第一步是获取高质量的数据。我们主要从以下几个方面收集数据：

1. 历史乘客流量数据：包括每日、每小时的上下行乘客数量，来源于电梯控制系统的历史记录。
2. 天气数据：天气状况对游客出行意愿有显著影响，我们收集了贵港市气象局提供的温度、降水、风速等数据。
3. 节假日与活动信息：包括国家法定节假日、地方节庆活动以及学校假期等，这些都会对游客数量产生直接影响。
4. 周边交通与景点信息：如附近停车场使用情况、公交线路变化、南山景区其他景点的游客量等。

在数据预处理阶段，我们对缺失值进行了插值处理，对异常值进行了剔除，并对时间序列数据进行了归一化处理，以便后续建模使用。

三、模型构建与选择

在模型选择方面，我们综合考虑了多种预测方法的适用性，最终采用基于时间序列的LSTM（长短期记忆网络）模型与多元线性回归模型相结合的方式进行预测。

LSTM模型适用于捕捉时间序列中的长期依赖关系，能够有效识别乘客流量随时间变化的趋势和周期性特征。我们利用过去一年的每小时乘客流量数据训练LSTM模型，通过滑动窗口的方式提取时间特征，并结合天气、节假日等因素作为输入变量。

多元线性回归模型则用于分析外部变量（如天气、节假日类型）对乘客流量的影响程度，从而提供对LSTM预测结果的补充调整。两种模型的融合提高了预测的准确性和鲁棒性。

四、模型训练与验证

在模型训练过程中，我们将数据集划分为训练集（80%）、验证集（15%）和测试集（5%），采用均方误差（MSE）和平均绝对百分比误差（MAPE）作为评估指标。经过多轮调参和优化，LSTM模型在测试集上的MAPE控制在8%以内，表明模型具有较高的预测精度。

此外，我们还进行了多情景模拟，例如模拟节假日、恶劣天气、突发活动等情况下的乘客流量变化，验证模型在不同场景下的适应能力。结果表明，该模型在各种条件下均能提供较为准确的预测结果，具备良好的实用性。

五、应用与展望

乘客流量预测模型在实际运营中的应用主要包括以下几个方面：

1. 动态调度管理：根据预测结果合理安排工作人员数量、清洁频率和设备维护计划，避免高峰期资源紧张。
2. 游客引导与分流：通过景区APP或电子显示屏发布预测客流信息，引导游客错峰出行，提升游览体验。
3. 应急预案制定：提前预判可能出现的拥堵情况，制定相应的应急响应机制，保障游客安全。
4. 数据驱动决策支持：为贵港市旅游管理部门提供科学依据，辅助未来景区基础设施规划与投资决策。

未来，随着更多数据的积累和人工智能技术的发展，我们还可以进一步优化模型结构，引入更复杂的神经网络架构，如Transformer模型，以提升预测的精度与时效性。同时，也可以探索将模型推广至其他景区交通设施，实现区域旅游交通的智能化管理。

六、结语

贵港广日观光电梯乘客流量预测模型的建立，是推动城市旅游交通智能化管理的重要一步。通过科学的数据分析与建模手段，我们不仅提升了电梯的运营效率，也为游客提供了更加便捷、舒适的出行体验。这一模型的成功应用，也为其他景区交通设施的智能化改造提供了可复制的经验与参考。