曾蕾,吕秋霞,冼旭辉,杨光耀,刘海富,袁良志.基于Bi-LSTM网络的城市轨道交通短时客流预测研究[J].现代交通技术,2025,22(3):71-76 |
基于Bi-LSTM网络的城市轨道交通短时客流预测研究 |
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DOI: |
中文关键词: 城市轨道交通 短期客流预测 天气因素 长短期记忆网络 双向长短期记忆网络 |
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短时客流预测是城市轨道交通智慧运营的重要基础。为准确掌握城市轨道交通短时客流量变化趋势,提出一种基于双向长短期记忆(Bi-LSTM)网络的预测方法,将气象特征、气温、空气质量等天气因素,是否为工作日、是否处于高峰时段等时间因素,以及前两个相邻时段的客流量共计7个变量作为输入,将当前时段的客流量作为输出,对Bi-LSTM 网络进行训练和测试。验证结果表明,考虑天气、时间因素的Bi-LSTM模型预测效果优于LSTM(长短期记忆)模型。 |
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