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基于小波分解和長短時記憶網絡的地鐵進站量短時預測

摘要:針對城市地鐵車站進站客流量短時預測問題,提出了小波分解和長短時記憶網絡(LSTM)相結合的組合預測模型,小波分解和重構可以有效處理數據的波動性,長短時記憶網絡可以學習時序信息。以北京地鐵西直門站為實例,實現了組合模型對進站量的預測,發現本方法能夠得到比較準確的預測效果,平均絕對百分誤差為5.48%,與單獨使用LSTM和經驗模態分解與LSTM結合這兩種方法相比分別下降了8.59%和2.94%,表明本方法有更好的預測精度。

關鍵詞:
  • 地鐵進站量  
  • 短時預測  
  • 小波分解  
  • 長短時記憶網絡  
  • 組合模型  
作者:
高夢琦; 昌錫銘; 王歡
單位:
北京交通大學交通運輸學院; 北京100044
刊名:
山東科學

注:因版權方要求,不能公開全文,如需全文,請咨詢雜志社

期刊名稱:山東科學

山東科學雜志緊跟學術前沿,緊貼讀者,國內刊號為:37-1188/N。堅持指導性與實用性相結合的原則,創辦于1984年,雜志在全國同類期刊中發行數量名列前茅。

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