【摘 要】
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为提升城市轨道交通站点短时客流预测精度,探讨其高峰客流集中,客流、区域人口密度间存在时空关联的特点,并针对性地建立了一种基于深度时空网络的城市轨道交通网路尺度下的
【机 构】
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深圳市城市交通设计研究中心股份有限公司
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为提升城市轨道交通站点短时客流预测精度,探讨其高峰客流集中,客流、区域人口密度间存在时空关联的特点,并针对性地建立了一种基于深度时空网络的城市轨道交通网路尺度下的站点客流短时预测模型。模型用卷积神经网络捕捉轨道站点之间的空间关联,融合了热点区域人数等因素作为外部特征,再用长短期记忆网络提取时间序列中的时间关联。选取深圳市轨道交通网络作为案例,基于深圳地铁客流数据,对全部站点的进、出站客流进行预测。通过与四种常用预测方法比较,验证了该方法的有效性和精度。
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