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一种基于实时统计数据的公交站点短时客流预测方法

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本发明提供一种基于实时统计数据的公交站点短时客流预测方法，包括：将客流时间序列分解为线性趋势部分与非线性特征部分；使用时间序列模型对客流时间序列的线性趋势部分进行预测；利用深度信念网络对客流时间序列非线性特征部分进行预测；利用改进极限学习机算法建立基于客流时间序列的线性趋势部分预测结果以及客流时间序列非线性特征部分预测结果的组合预测模型；基于所述组合预测模型各单一时间尺度客流时间序列预测结果，利用改进极限学习机算法建立混合关系预测模型；利用所述混合关系预测模型预测短时客流变化。本发明综合分析客流统计数据线性特性和非线性特性，有效提高站点客流预测精度。

著录项

公开/公告号CN111428934A

专利类型发明专利
公开/公告日2020-07-17

原文格式PDF
申请/专利权人大连海事大学;
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申请/专利号CN202010245046.5
发明设计人翟华伟;崔立成;张维石;田瑞杰;
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申请日2020-03-31
分类号
代理机构大连东方专利代理有限责任公司;
代理人李馨
地址 116026 辽宁省大连市高新园区凌海路1号
入库时间 2023-12-17 11:03:07

法律信息

法律状态公告日

法律状态信息

法律状态
2020-08-11

实质审查的生效 IPC(主分类):G06Q10/04 申请日:20200331

实质审查的生效
2020-07-17

公开

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