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基于改进重力模型和深度学习的地铁客流短期预测混合方法( Hybrid Approach Combining Modified Gravity Model and Deep Learning for Short-Term Forecasting of Metro Transit Passenger Flows )
L Shen Z Shao Y Yu XM Chen
地铁客流的短期预测对于城市地铁系统的列车和乘员调度、缓解拥挤策略、运营决策、动态信息提供等方面都具有重要意义。本文将改进的重力模型与深度学习模型（如带自动编码器的卷积神经网络）相结合，提出了一种混合的短期预测方法。这种混合预测方法有三个组成部分：(a)改进的重力模型，它将地铁站周围的地理信息和地铁站层的流入/流出作为回归属性；(b)卷积式自动编码器，解决客流始发-目的地(OD)矩阵稀疏性问题；以及(c)物理回归结果与解码器矩阵的融合，其中应用反向传播算法来调整最佳融合权参数矩阵。这种组合使得所提出的方法能够在模型的可解释性和预测精度之间实现折衷。将该方法应用于北京地铁线网客流的短期预测。实验结果表明，该方法具有良好的应用前景，并且优于时间序列模型、长短时记忆模型和CNN等基准模型。应用结果表明，所提出的混合短期预测方法既适用于车站级出行生成/吸引量的预测，也适用于站间OD客流的预测。
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