[发明专利]一种基于时空特征预测轨道交通站点出站客流量的方法有效
| 申请号： | 201810382271.6 | 申请日： | 2018-04-26 |
| 公开（公告）号： | CN108537392B | 公开（公告）日： | 2021-08-17 |
| 发明（设计）人： | 杨梦宁;谭婧懿;韦沐汐;唐睿诗;杨滢;唐启铖 | 申请（专利权）人： | 重庆大学 |
| 主分类号： | G06Q10/04 | 分类号： | G06Q10/04;G06Q50/30 |
| 代理公司： | 重庆晟轩知识产权代理事务所(普通合伙) 50238 | 代理人： | 王海凤 |
| 地址： | 400044 *** | 国省代码： | 重庆;50 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于时空特征预测轨道交通站点出站客流量的方法，包括如下步骤：S1采集轨道交通客流量的历史数据；S2从S1步骤采集的历史数据中，提取0至t时刻目标站点的空间特征和时序特征；S3建立LSTM人工神经网络模型，将0至t时刻目标站点的空间特征和时序特征作为输入对LSTM人工神经网络模型进行训练，然后再将t时刻目标站点的空间特征和时序特征输入训练后的LSTM人工神经网络模型，得到t+1时刻目标站点的出站客流量。本发明方法将空间特征和时序特征进行结合，用于预测轨道交通目标站点的客流量，预测精度高。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 时空 特征 预测 轨道交通 站点 出站 客流量 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于时空特征预测轨道交通站点出站客流量的方法，其特征在于：包括如下步骤：S1:采集轨道交通客流量的历史数据；S2:从S1步骤采集的历史数据中，提取0至t时刻目标站点的空间特征和时序特征；S3:建立LSTM人工神经网络模型，将0至t时刻目标站点的空间特征和时序特征作为输入对LSTM人工神经网络模型进行训练，然后再将t时刻目标站点的空间特征和时序特征输入训练后的LSTM人工神经网络模型，得到t+1时刻目标站点的出站客流量。
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G06 计算；推算；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
G06Q10-02 .预定，例如用于门票、服务或事件的
G06Q10-04 .预测或优化，例如线性规划、“旅行商问题”或“下料问题”
G06Q10-06 .资源、工作流、人员或项目管理，例如组织、规划、调度或分配时间、人员或机器资源；企业规划；组织模型
G06Q10-08 .物流，例如仓储、装货、配送或运输；存货或库存管理，例如订货、采购或平衡订单
G06Q10-10 .办公自动化，例如电子邮件或群件的计算机辅助管理
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