随着我国城市化进程的不断加快，城市轨道交通作为现代都市公共交通的重要组成部分，在缓解城市交通压力、提升出行效率方面发挥着不可替代的作用。然而，由于客流量具有显著的时间和空间特性，如何准确预测轨道交通站点的进站客流量，成为优化运营调度、提高服务质量的关键课题。

近年来，基于大数据分析与人工智能技术的城市轨道交通客流预测研究逐渐成为学术界和行业关注的焦点。本文聚焦于城市轨道交通进站客流量的短时预测问题，旨在构建一种高效、精准且实用性强的预测模型，以满足实际运营需求。

首先，我们对现有客流预测方法进行了系统梳理，发现传统的统计学模型（如ARIMA、灰色预测等）在处理非线性、复杂性较强的客流数据时存在局限性。而机器学习算法虽然能够较好地捕捉数据中的非线性关系，但往往需要大量标注样本，并且对于实时性要求较高的应用场景表现欠佳。因此，本文提出了一种结合深度学习与传统统计学方法的混合预测框架。

具体而言，该框架采用长短时记忆网络（LSTM）作为核心组件，利用其强大的序列建模能力来提取历史客流数据中的时间依赖特征；同时引入门控循环单元（GRU），进一步增强模型对突发性事件或异常情况的适应能力。此外，为了弥补单一模型可能存在的不足，我们还设计了一个多任务学习模块，将天气状况、节假日因素以及周边商业活动等外部变量纳入考量范围，从而实现更全面的风险评估与预测优化。

实验结果表明，所提出的混合预测模型不仅在预测精度上优于现有主流方法，而且具备良好的泛化能力和鲁棒性。特别是在高峰时段及特殊节假日期间，模型能够快速响应并提供可靠的支持决策依据，为城市轨道交通系统的高效运行提供了有力保障。

展望未来，随着物联网、5G通信等新兴技术的发展，城市轨道交通客流预测将迎来更多可能性。一方面，我们可以进一步拓展数据来源，整合更多维度的信息；另一方面，则需加强对模型可解释性的探索，以便更好地服务于运营管理决策过程。相信通过持续的技术创新与实践积累，城市轨道交通的服务水平必将迈上新的台阶，为人们的便捷出行创造更大价值。