有人用大數據“殺熟”，她們卻用大數據做了我市軌道交通客流分析，運用自己設計的算法，對軌道交通出站人數的預測平均精準率達到了93%。昨日，在第33屆重慶市青少年科技創新大賽上，南開中學三位高二女生的研究項目獲得了一等獎。

擠地鐵 擠出來這個課題

譚婧懿、韋沐汐、唐睿詩是南開中學高二年級的學生，雖然三人不在同一班上，但她們都有一個共同的愛好，參加科技創新活動。說起這次參加重慶市科技創新大賽，譚婧懿有些不好意思，“這個選題，還是我們上學放學擠地鐵擠出來的。”

原來，三位女生經常坐1號線。

“每天早上上學和放學回家乘坐軌道交通會這么擁擠?根本就擠不進去啊!”“如果有方法能夠迅速疏散客流，為市民提供快捷、舒適的出行服務，那該多好!”

三個人你一言，我一語，就把選題給定了下來。

找數據 一站就是3小時

確定了選題，就開始找數據。“她們用了最笨但也是最實在的辦法，就是高峰、平峰兩個時間段，到地鐵站數人。”指導老師楊夢寧說。

“我們三個人，一人數出站人數，一人數進站人數，一人看車廂的擁擠程度。”唐睿詩說，雖然大家有分工，但一天數下來，“是真累，好想帶個小板凳坐下，好想吃個面包充饑。那段時間真是太累了，回去就不想動，放空自己。”放學后、假期里，在地鐵1號線的沙坪壩站，三位小女生成了常客。還因為長時間站在那里，不少人以為她們是志愿者，“好多來問路的。”

付出總是有回報，數了一段日子后，孩子們在自己整理的記錄上，發現了一些規律，“我們通過這些數字中的規律，再找到負責部門要了一些數據，做后期的研究。”

做分析 手算一個月才處理兩個星期數據

拿到了海量數據，就要做分析找規律。因為之前沒有做過類似的課題，三位女生又用到了最原始的方法，把數據錄入到EXCEL里“手算”。“因為數據要錄入，還要排版，這樣‘手算’了一個月，才處理兩個星期的數據，這樣不是辦法。”楊夢寧說。

于是孩子們運用多種算法對數據進行計算，“最開始，預測精準率只有60%，后來加入其他算法，提升到70%以上。但她們拿著這樣的結果給運營部門看時，他們說精準率在80%以上，才算有點意義。”在深度學習算法后，“我們再把空間特征轉化為時間特性來進行計算，平均精準率就達到了93%。”譚婧懿說。

“我們的創新主要是將軌道交通的空間信息引入到客流預測中，同時引入了兩種不同的時間信息，即歷史同期序列與順序時間序列，并將其結合，形成新的特征組。除此之外，還將時空特征進行結合引入到客流預測中，將空間特征以及時間特征歷史共同結合來創建模型，能更準確全面地進行客流預測。”三個女生的這一項目不僅獲得了一等獎，目前也正在申請相關的專利。

(新媒體責編：wb001)