公开(公告)号：CN108537392A

公开(公告)日：2018-09-14

申请号：CN201810382271.6

申请日：2018-04-26

Applicant: 重庆大学

Inventor： 杨梦宁 ,  谭婧懿 ,  韦沐汐 ,  唐睿诗 ,  杨滢 ,  唐启铖

IPC: G06Q10/04 ,  G06Q50/30

Abstract: 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。

公开(公告)号：CN108537392B

公开(公告)日：2021-08-17

申请号：CN201810382271.6

申请日：2018-04-26

Applicant: 重庆大学

Inventor： 杨梦宁 ,  谭婧懿 ,  韦沐汐 ,  唐睿诗 ,  杨滢 ,  唐启铖

IPC: G06Q10/04 ,  G06Q50/30

Abstract: 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。