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申请/专利权人：南京理工大学
摘要：本发明涉及一种大型活动期间城市轨道交通站点短时客流预测方法，包括获取城市轨道交通进出站客流数据；基于轨道交通站点编号和设定的时间间隔对所述进出站客流数据进行统计，获取分时客流；对活动时间进行onehot编码获得活动编码，将客流数据与活动编码按照时间拼接并进行归一化处理获得历史数据矩阵；基于卷积神经网络、注意力机制和长短期记忆神经网络构建大型活动短时客流预测模型；利用短时客流预测模型，预测目标时段客流。本发明通过相似性度量剔除冗余数据提高模型处理效率；利用多步预测方法既提高了模型预测精度又拓宽了预测时间跨度；利用CNN‑ATTENTION‑LSTM结构对客流数据进行特征提取、特征学习以及选择性关注方面的处理，提高了预测精度。
主权项：1.一种大型活动期间城市轨道交通站点短时客流预测方法，其特征在于：包括，获取城市轨道交通进出站客流数据；基于轨道交通站点编号和设定的时间间隔对所述进出站客流数据进行统计，获取分时客流；对活动时间进行onehot编码获得活动编码，将客流数据与活动编码按照时间拼接并进行归一化处理获得历史数据矩阵；基于卷积神经网络、注意力机制和长短期记忆神经网络构建大型活动短时客流预测模型；利用训练完成的短时客流预测模型，预测目标时段客流。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京理工大学 一种大型活动期间城市轨道交通站点短时客流预测方法
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