[发明专利]基于机器学习的城市轨道交通OD客流估计方法有效
| 申请号： | 201911357247.8 | 申请日： | 2019-12-25 |
| 公开（公告）号： | CN111144281B | 公开（公告）日： | 2022-11-18 |
| 发明（设计）人： | 张宁;韩松;王健 | 申请（专利权）人： | 东南大学 |
| 主分类号： | G06V20/52 | 分类号： | G06V20/52;G06V10/82;G06N3/04;G06Q10/04;G06Q50/30 |
| 代理公司： | 南京众联专利代理有限公司 32206 | 代理人： | 许小莉 |
| 地址： | 210096 *** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于机器学习的城市轨道交通OD客流估计方法，该方法从空间分布和时间分布两方面确定OD线网客流的关键因素和干扰因素，并进一步根据这两大因素将轨道交通客流数据中的干扰数据剔除，能够更加有效进行OD客流数据预测；进一步的，本发明构建基于FCN‑LSTM结构的城市轨道交通OD矩阵预测模型，在保证不降空间维度的情况下进行有效的客流预测，为轨道交通的运营管理及票务清分提支持。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 机器 学习 城市 轨道交通 od 客流 估计 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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