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前馈神经网络和facebook预测模型在列车乘客预测中的应用( Applied of feed-forward neural network and facebook prophet model for train passengers forecasting )
RS Pontoh S Zahroh HR Nurahman RI Aprillion A Ramdani DI Akmal
火车是印尼民众普遍使用的公共交通工具。由于舒适性较高，价格相对较低。根据PT KAI公布的数据，几乎每个节日的火车旅客数量都在增加，由此怀疑存在固定和随机周期的季节性模式。2013年，政府出台了一项与基础设施建设相关的政策，随后，导致次年乘客数量大幅增长。因此，我们需要一个能够适应这些模式的模型来准确地预测列车旅客人数。前馈神经网络(FFNN)等神经网络方法的应用在大数据处理中得到了广泛的应用。此外，最近，Facebook宣布了一种精确的预测方法，称为Prophet模型，用于预测具有趋势性、季节性、节假日和缺失数据的数据。因此，这项研究的每月火车乘客预测是由FFNN和Facebook Prophet建模的。实验结果表明,Prophet算法比FFNN算法具有更好的性能。不过，MAPE的数值差别并不是太大。
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