基于门控循环神经网络的客运站客流预测

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分析客运站历史客流数据并进行客流量预测,可以帮助客运人员掌握车站客运调度情况,应对客流突发事件等,对旅客运输组织的优化极为重要。以北京北站全年实际发送客流量为样本数据集,采集客流数的频率为30 min,将全年数据集以8:2比例划分为训练集和测试集。首先对数据集做预处理,通过分析数据的周期性和波动性特点,采用Z-Score方法进行标准化处理。利用循环神经网络(RNN)、长短期记忆网络(LSTM)、门控循环神经网络(GRU)对标准化后的数据集进行训练,并对最后1天的客流量进行预测。通过对3种模型的预测结果进行波形观察与均方根误差(RMSE)比对,基于GRU模型的客流量预测具有更好的波峰响应与更低的误差,更接近原始波形。
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