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基于AFC数据的地铁客流短期预测的深度学习混合模型( A Deep Learning-Based Hybrid Model for Short-term Subway Passenger Flow Prediction using AFC Data )
F Jia H Li X Jiang X Xu
短期客流预测是日常运营决策的重要前提。地铁运营商集中精力在预测模型的效率和预测结果的准确性两个方面。在本研究中,作者探索了一种基于深度学习的混合模型,该模型融合了长-短时记忆神经网络(LSTM NN)和堆叠式自动编码器(SAEs),用于同时预测地铁网络中各站点的短期客流。该方法首先将高维数据映射到低维数据,然后利用SAEs对网络客流数据进行特征提取。然后利用低维数据对LSTM神经网络进行训练。最后,SAEs对LSTM NN输出的预测数据进行还原,以预测网络客流数据。利用广州地铁自动售检票数据,对所提出的混合模型进行了评价。实验结果表明,所提出的混合模型的平均平均相对误差为4.6%,大大优于目前的其他预测模型。
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