一种基于深度学习的城市轨道交通短期客流预测方法

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摘要

本发明涉及一种基于长短期记忆网络的城市轨道交通客流预测方法，其特征在于，包括步骤如下：步骤1，确定改进的时空长短期记忆网络模型的输入；步骤2，确定与待预测站点s_k空间相关度最高的x个车站s₁、s₂…s_x；步骤3，计算列车由车站s₁、s₂…s_x运行到待预测站点s_k所需时间步骤4，根据步骤1所述的全网各站点的进出站客流量得到待预测站点s_k的出站客流量序列并得到比待预测站点s_k早的车站s₁、s₂…s_x的进站客流序列步骤5，将和

基本信息

专利标题：

一种基于深度学习的城市轨道交通短期客流预测方法

专利标题（英）：

暂无

公开（公告）号：

CN111091225A

申请号：

CN201911085362.4

公开（公告）日：

2020-05-01

申请日：

2019-11-08

授权号：

CN111091225B

授权日：

2022-05-06

发明人：

杨欣尹浩东吴建军屈云超薛秋驰王永磊万思军杨桥晏国杰

申请人：

北京交通大学;贵阳海信网络科技有限公司

申请人地址：

北京市海淀区上园村3号

代理机构：

北京卫平智业专利代理事务所(普通合伙)

代理人：

张新利

优先权：

CN201911085362.4

主分类号：

G06Q10/04

IPC分类号：

G06Q10/04 G06Q10/06 G06Q30/02 G06Q50/30 G06N3/04

IPC结构图谱

G部——物理

G06

计算；推算或计数

G06Q

专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法；其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法

G06Q10/00

行政；管理

G06Q10/04

预测或优化，例如线性规划、“旅行商问题”或“下料问题”

法律状态

2022-05-06 ：

授权

2020-05-29 ：

实质审查的生效

IPC(主分类) : G06Q 10/04
申请日 : 20191108

2020-05-01 ：

公开

注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。

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