一种基于时空特征的轨道交通客流量预测方法
专利类型：发明专利
语 言：中文
申 请 号：CN201810382245.3
申 请 日：20180426
申 请 人：重庆大学
申请人地址：400044 重庆市沙坪坝区正街174号
公 开 日：20180921
公 开 号：CN201810382245.3
代 理 人：王海凤
代理机构：重庆晟轩知识产权代理事务所(普通合伙) 50238
摘 要：本发明涉及一种基于时空特征的轨道交通客流量预测方法，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将步骤S2中0至t时刻目标站点历史数据的空间特征和时序特征对应的合成0至t时刻目标站点的二维向量；S4建立LSTM人工神经网络模型，将0至t时刻目标站点的二维向量作为输入对LSTM人工神经网络模型进行训练，然后再将t时刻目标站点的二维向量输入训练后的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。
主 权 项：1.一种基于时空特征的轨道交通客流量预测方法，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:将步骤S2中0至t时刻目标站点历史数据的空间特征和时序特征对应的合成0至t时刻目标站点的二维向量；S4:建立LSTM人工神经网络模型，将0至t时刻目标站点的二维向量作为输入对LSTM人工神经网络模型进行训练，然后再将t时刻目标站点的二维向量输入训练后的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。
关 键 词：目标站点;轨道交通;人工神经网络模型;二维向量;空间特征;历史数据;时序特征;客流量;客流量预测;时空特征;采集;预测;出站;合成
法律状态：生效
IPC专利分类号：G06Q10/04;G06Q10/00;G06Q50/30;G06Q50/00;G;G06;G06Q;G06Q10;G06Q50;G06Q10/04;G06Q10/00;G06Q50/30;G06Q50/00