简介:摘要:轨道交通车站客流管理是城市交通系统的重要组成部分,其效率直接影响城市交通的流畅性和乘客的出行体验。通过分析轨道交通车站客流管理的现状,指出了现有管理策略在应对高峰客流时的不足,并提出了基于智能化技术的客流预测与管理策略。智能化客流预测模型利用机器学习算法,结合多源数据进行客流趋势分析,提高了预测的准确性。策略实施效果评估与案例分析表明,智能化模型在实际应用中能够有效缓解车站拥堵,提升运营效率。未来,随着技术的进一步发展和数据的积累,智能化客流管理策略将更加个性化和动态化,为构建高效、安全的城市交通环境提供支持。