【摘 要】
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针对城市地铁车站进站客流量短时预测问题,提出了小波分解和长短时记忆网络(LSTM)相结合的组合预测模型,小波分解和重构可以有效处理数据的波动性,长短时记忆网络可以学习时
【基金项目】
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中央高校基本科研业务费专项资金(2018YJS192)
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针对城市地铁车站进站客流量短时预测问题,提出了小波分解和长短时记忆网络(LSTM)相结合的组合预测模型,小波分解和重构可以有效处理数据的波动性,长短时记忆网络可以学习时序信息。以北京地铁西直门站为实例,实现了组合模型对进站量的预测,发现本方法能够得到比较准确的预测效果,平均绝对百分误差为5.48%,与单独使用LSTM和经验模态分解与LSTM结合这两种方法相比分别下降了8.59%和2.94%,表明本方法有更好的预测精度。
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