基于LSTM网络的地铁线路客流量预测

摘要：

市轨道交通具有运输能力大、运行速度快等特点,但由于地铁公司不能很好地控制列车的发车时间,经常导致地铁站月台拥堵的问题.本文针对此问题,通过LSTM神经网络预测了某城市地铁线路客流量,为开发轨道智能发车间隔系统奠定了一定基础.该算法通过学习历史的客流量数据,利用LSTM神经网络预测某城市某地铁线路在八个月内的客流量.通过实验,发现本文算法效果发挥良好,具有一定的实用性.

关键词：长短时记忆神经网络、地铁线路客流量、预测

在线出版日期：2019-04-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

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