随着物流、交通等行业的快速发展，场站作为核心枢纽，其用工需求预测的准确性直接影响运营效率与成本控制。传统人工经验预测方法已难以满足动态需求，而机器学习技术为这一领域提供了新的解决方案。

一、数据收集与预处理

场站用工需求预测模型的基础是高质量数据。需收集历史用工记录、业务量（如货物吞吐量、车次班次）、季节性因素、天气数据等。数据预处理包括缺失值填充（如均值或插值法）、异常值剔除（基于3σ原则或箱线图分析），以及数据标准化（Min-Max或Z-Score）。

二、特征工程构建

有效的特征工程能显著提升模型性能。关键步骤包括：

1. 时间特征提取：将日期分解为年、月、日、星期等，并标记节假日。

2. 业务关联特征：例如前一周业务量均值、峰值时段占比。

3. 外部因素编码：天气可采用One-Hot编码，经济指标需归一化。

4. 滞后特征：引入前N天的用工数据作为输入变量。

三、模型选择与训练

1. 算法选型：

- 线性回归：适合数据线性关系显著且特征较少的场景。

- 随机森林：通过集成学习处理非线性关系，抗过拟合能力强。

- LSTM神经网络：对时间序列数据具有天然优势，可捕捉长期依赖。

2. 训练技巧：

- 采用滑动窗口法划分训练集与测试集。

- 使用交叉验证（如5折）优化超参数。

- 引入早停机制防止过拟合。

四、模型评估与优化

评估指标需综合MAE（平均绝对误差）、RMSE（均方根误差）和R²得分。优化方向包括：

1. 特征重要性分析：通过SHAP值或Permutation Importance剔除冗余特征。

2. 集成策略：如Stacking融合XGBoost与Prophet模型。

3. 在线学习：定期用新数据增量训练，适应业务变化。

五、实际应用建议

1. 系统部署：建议以API形式嵌入现有调度系统，实时输出预测结果。

2. 人工复核：设置阈值触发人工干预机制，避免极端情况误判。

3. 持续迭代：每季度评估模型衰减，更新训练数据集。

结语：

机器学习模型为场站用工需求预测提供了科学化工具，但需注重业务逻辑与数据的结合。未来可探索强化学习动态调整策略，或结合数字孪生技术实现更高精度预测。