10.13229/j.cnki.jdxbgxb20210720
基于循环神经网络的城市轨道交通短时客流预测
为更好地预测城市轨道交通的短时客流情况,提出了基于循环神经网络模型的预测方法.首先,针对轨道交通进出站客流数据,利用Pearson相关系数确定短时客流影响因素;然后,改进K-means聚类算法划分高、中、低客流量三类轨道站点,分析客流时空分布规律及高峰时间段;最后,采用分别基于长短时记忆神经网络(LSTM)与门控循环单元(GRU)的短时客流预测方法,预测不同类型站点在不同时段的客流.实验结果表明:5 min为预测的最佳时间粒度,在此时间粒度下GRU模型整体性能优于LSTM模型.
交通运输工程、城市轨道交通、短时客流预测、循环神经网络、长短时记忆神经网络、门控循环单元
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U121(城市交通运输)
国家自然科学基金;福建省科技计划重点项目;福建省科技计划重点项目
2023-04-13(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共9页
430-438