《基于物联网设备检测数据的城市轨道交通车站站台多维度实时客流密集度指数预测方法研究》一书，为我国城市轨道交通客流预测领域带来了创新性的研究成果。本书由李得伟、尹浩东两位专家撰写，深入探讨了城市轨道交通客流预测的实时性和准确性问题，为广大读者提供了一部极具参考价值的学术著作。

本书以我国城市轨道交通客流预测的实际需求为出发点，针对城市轨道交通车站站台的实时客流密集度指数预测问题，提出了基于物联网设备检测数据的多维度实时客流密集度指数预测方法。作者根据实时客流的“间歇性”特点，依据30秒为周期的真实检测数据，分别构建了低、中、高三个时间维度的在线实时预测模型。针对不同时间维度的预测需求，本书采用了自回归与移动平均整合模型（ARIMA）、多因素logistic模型和灰色与移动平均整合模型，对预测参数进行估计，并通过大量在线实职验证，验证了模型的准确性。

本书的研究成果具有以下亮点：

1. 提出了基于物联网设备检测数据的多维度实时客流密集度指数预测方法，为城市轨道交通客流预测提供了新的思路。

2. 构建了低、中、高三个时间维度的在线实时预测模型，满足了不同时间尺度下客流预测的需求。

3. 采用了多种预测模型，如ARIMA、logistic模型和灰色模型，提高了预测的准确性。

4. 通过大量在线实职验证，验证了模型的准确性，为实际应用提供了有力保障。

5. 本书的研究成果已应用于北京市轨道交通安全防范物联网示范工程中，取得了较好的实践效果。

总之，《基于物联网设备检测数据的城市轨道交通车站站台多维度实时客流密集度指数预测方法研究》一书，对于城市轨道交通客流预测领域的研究者、从业者以及政策制定者都具有很高的参考价值。本书深入浅出地介绍了客流预测的方法和模型，为我国城市轨道交通客流预测技术的发展提供了有力支持。强烈推荐广大读者阅读本书，共同推动我国城市轨道交通客流预测领域的创新发展。