布达佩斯M4地铁需求预测中XGBoost精度超过NeuralProphet，且SHAP解释与专家认知一致
该研究用布达佩斯M4地铁2024年一年、实际可用216天、5:00至24:00的小时级进站客流数据，在限定单站单方向（Kálvin tér至Kelenföld vasútállomás）和6小时预测窗口下，公平比较了内在可解释的NeuralProphet与用SHAP做事后解释的黑箱XGBoost，结果显示XGBoost预测更准（MAE 91.0753对230.2803，RMSE 144.7094对363.2115，R² 0.9600对0.7896），且SHAP给出的时间特征重要性与NeuralProphet的季节性分量及交通领域专家知识相符。