LightGBM多时域排队预测决策支持论文

Varvara Mama 等作者提交了一篇论文，在原有边检排队管理框架基础上，提出基于 LightGBM 的多时间跨度预测与决策支持架构，针对 15、30、60、120 分钟分别训练回归器，联合预测等待时间与排队长度，并以分位数 LightGBM 给出 95% 预测区间。 论文称运营层纳入车道兼容性、警员可用性、旅客类别与预注册信息，输出机器可读建议、告警与聚合 KPI，结果形成可复现的合成数据基线。目前该结果基于合成数据，尚未见真实口岸部署验证的报道。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。