深度学习算法的城市轨道交通短时客流量预测

任娜

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城市轨道交通短时客流量受到多种因素综合影响,变化十分复杂。当前模型无法描述城市轨道交通短时客流量的变化特点,预测结果不理想。为了获得理想的预测结果,更加准确地描述城市轨道交通短时客流量变化趋势,提出了深度学习算法的城市轨道交通短时客流量预测模型。首先收集城市轨道交通短时客流量历史数据,引入混沌分析算法对其进行多维空间重构,有效挖掘出变化趋势,然后采用深度学习算法拟合城市轨道交通短时客流量变化趋势,建立城市轨道交通短时客流量预测模型,最后进行了城市轨道交通短时客流量预测仿真测试。结果表明,深度学习算法的城市轨道交通短时客流量预测精度高,预测误差要小于对比模型。该模型为城市轨道交通短时客流量预测建模提供了一种新的工具。

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来源
《系统仿真技术》 |2021年第4期|259-264|共6页
作者
任娜;
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作者单位

陕西交通职业技术学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类人工智能理论;
关键词
城市管理系统; 轨道交通; 深度学习算法; 短时客流量; 预测模型;

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