城市公交系统车站客流量预测是一个重要的研究课题，其可以帮助公交系统优化运营、提高服务质量，并为公众提供更好的出行体验。
近年来，随着大数据技术和机器学习技术的发展，城市公交系统车站客流量预测研究也取得了很大进展。许多研究者使用不同的数据源，包括历史客流量数据、天气数据、节假日数据等，并使用各种机器学习算法，如深度学习、随机森林、支持向量机等，来进行城市公交系统车站客流量预测。
目前，已有许多研究成果发表在国内外学术期刊和会议上，提出了许多有效的预测方法和模型。然而，城市公交系统车站客流量预测仍然是一个挑战性的课题，研究者仍需努力开展更多的研究工作，探索更加有效的预测方法和模型。
