[发明专利]基于CNN+GRU的公交短时客流预测方法

摘要

本发明公开了一种基于CNN+GRU的公交短时客流预测方法。公交站点客流预测是公交调度的主要依据，针对传统的公交短时客流预测只考虑时间特征这一问题，提出基于卷积神经网络(CNN)和门控循环单元(GRU)的预测模型，分别利用CNN和GRU对公交客流的空间和时间特征进行提取，构建公交客流预测模型。利用苏州市公交IC卡刷卡数据和公交车GPS数据，构建站点客流时空矩阵，使用模型对公交站点的客流进行预测。实验结果表明，CNN+GRU预测模型能够有效地进行公交短时客流预测，并且比其他模型具有更好的准确性。