[发明专利]一种通过深度学习进行轨交人流预测的方法在审
| 申请号： | 201910895866.6 | 申请日： | 2019-09-21 |
| 公开（公告）号： | CN110689184A | 公开（公告）日： | 2020-01-14 |
| 发明（设计）人： | 余捷全;常伟 | 申请（专利权）人： | 广东毓秀科技有限公司 |
| 主分类号： | G06Q10/04 | 分类号： | G06Q10/04;G06Q50/26;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 510000 广东省*** | 国省代码： | 广东;44 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明涉及交通中心的人流预测，尤其是一种通过深度学习进行轨交人流预测的方法；它包括以下步骤：S1数据预处理；S2训练神经网络；S3生成预测结果：将前t个时刻的热流张量矩阵导入训练好的神经网络模型，生成后k个时刻人流量的预测结果，对于k个时刻后人流量预测结果乘于天气变量，天气采用官方天气预报部门对k个时刻后的天气预测，对每种天气进行赋值即为天气变量，晴朗/多云为1，小雨为0.9，中雨为0.7，大雨/雨雪为0.5，灾害天气为0.3；对生成预测结果进行人为的预测修正，也就是对预测结果结合官方天气预报对人流量的影响，使得最终预测结果受到天气预报影响，较为符合真实数据。 | ||
| 搜索关键词： | 预测结果 人流量 天气 天气预报 预测 矩阵 神经网络模型 训练神经网络 数据预处理 天气预测 灾害天气 真实数据 热流 雨雪 大雨 修正 交通 学习 | ||
【主权项】：
1.一种通过深度学习进行轨交人流预测的方法，它包括以下步骤：/nS1数据预处理：将待监测地区拆分为N*N的网格，每三十分钟对网格内的流进、流出人流进行统计，每个网格为一子区域，所有子区域组成集合R＝(r1，1，…ri，j)，其中ri，j代表位于网格内的第i行第j列的子区域；/n定义
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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
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
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