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列车短期负荷预测的LSTM编码器预测器( LSTM Encoder-Predictor for Short-Term Train Load Forecasting )
K Pasini M Khouadjia A Samé F Ganansia L Oukhellou
在运输领域收集的数据量的增加可大大有利于流动性研究，并有助于为乘客创造高附加值的流动性服务，以及为运营商提供监管工具。本文的研究工作涉及一种先进的机器学习方法的开发，目的是预测公共交通中列车的载客量。预测公共交通的挤迫程度，确实有助丰富乘客可获得的资料，使他们能更好地计划每日行程。此外，运营商将越来越需要评估和预测网络载客量，以改善列车管理流程和服务质量水平。在这个预测任务中要解决的主要问题是列车时刻表引起的列车负荷序列的可变性以及几个上下文因素的影响，例如日历信息。我们提出了一种结合上下文表示学习的神经网络LSTM编码器-预测器来解决这个问题。实验是在法国铁路公司SNCF提供的一个真实数据集上进行的，收集时间为一年半。将该模型与历史模型和传统机器学习模型的预测性能进行了比较。所得结果表明，提出的LSTM编码器-预测器在解决一步超前和多步预测方面具有潜力，并且通过在整个时间范围内保持预测质量的鲁棒性而优于其他模型。
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