基于自组织映射的神经网络轨道客流时序研究

彭锦韵

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文章主要分析城市轨道交通客流时序趋势及神经网络的机理,建立了基于自组织映射结合周期性时间序列特征的神经网络预测模型,该模型不需要进行复杂的数学推导,直接传递输入和输出数据即可自动建立,并与神经网络仿真分析结合,具备收敛速度快和预测轨道客流最佳唯一逼近的特点。选择轨道AFC刷卡数据进行案例分析,文章建立的模型在轨道客流预测中具备良好的适应性。

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来源
《智能城市》 |2021年第3期|P.123-124|共2页
作者
彭锦韵;
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作者单位

重庆交通大学交通运输学院重庆400041;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类 U293.13;
关键词
城市轨道交通; 客流预测; 周期客流; 神经网络预测; 自组织映射聚类;

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