摘要
公交线路客流预测是智能交通系统的重要研究方向，对优化公交运营调度、缓解城市交通拥堵具有重要意义。
本文首先阐述了公交客流预测的研究背景和意义，并介绍了国内外研究现状。
然后，重点概述了公交客流预测的关键技术，包括传统的统计学方法、时间序列分析方法以及近年来兴起的机器学习方法，并对各种方法的优缺点进行了比较分析。
此外，本文还探讨了公交客流预测系统的设计与实现，包括系统需求分析、总体设计、详细设计以及系统测试等方面。
最后，对全文进行了总结，并展望了公交客流预测的未来发展趋势。
关键词：公交客流预测；时间序列分析；机器学习；系统设计；智能交通
#1.1研究背景及意义
随着城市化进程的加快，城市交通问题日益突出，其中公交系统作为城市公共交通的重要组成部分，在缓解交通压力、改善城市环境等方面发挥着至关重要的作用。
然而，传统的公交运营管理模式难以适应日益增长的客流需求，导致公交运力不足、乘客候车时间长等问题。
为了提高公交服务水平，实现公交资源的优化配置，准确预测公交线路客流显得尤为重要。
公交客流预测是指利用历史客流数据、天气状况、节假日信息等因素，通过建立数学模型，对未来一段时间内的公交客流量进行估计。
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