【摘 要】
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针对城市轨道交通多站点短时客流量预测问题,本文提出一种将卷积神经网络(CNN)与残差网络(ResNet)相组合的预测模型(ResNet-CNN1D).模型将原始客流量数据作为输入,利用二维CN
【机 构】
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山东科技大学计算机科学与工程学院,山东科技大学数学与系统科学学院,青岛地铁集团有限公司
【基金项目】
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2019年度青岛市社会科学规划研究项目(QDSKL1901121)
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针对城市轨道交通多站点短时客流量预测问题,本文提出一种将卷积神经网络(CNN)与残差网络(ResNet)相组合的预测模型(ResNet-CNN1D).模型将原始客流量数据作为输入,利用二维CNN与ResNet组成深层神经网络,捕捉站点间的空间特征,同时利用一维CNN捕捉客流量的时间依赖.最后,基于参数矩阵,将时间和空间特征进行加权融合,完成对目标时段中多个站点进出客流量的同时预测.采集青岛市地铁3号线刷卡数据,对模型进行验证.结果表明,相比现有传统的预测模型(ARIMA,SVR,LSTM,CLTFP,Co
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