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基于改进蝙蝠算法优化LSTM网络的短时客流预测

段中兴 温倩 周孟 宋婕菲 王剑

铁道科学与工程学报2021，Vol.18Issue(11)：2833-2840,8.
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铁道科学与工程学报2021，Vol.18Issue(11)：2833-2840,8.DOI:10.19713/j.cnki.43-1423/u.T20201153

基于改进蝙蝠算法优化LSTM网络的短时客流预测

Short-term passenger flow prediction based on improved bat algorithm to optimize LSTM network

段中兴 1温倩 2周孟 1宋婕菲 1王剑1

作者信息

  • 1. 西安建筑科技大学 信息与控制工程学院,陕西 西安 710055
  • 2. 西部绿色建筑国家重点实验室,陕西 西安 710055
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摘要

关键词

短时客流量预测/改进蝙蝠算法/LSTM网络/反向学习/动态惯性自适应权重/拉格朗日插值法

分类

交通工程

引用本文复制引用

段中兴,温倩,周孟,宋婕菲,王剑..基于改进蝙蝠算法优化LSTM网络的短时客流预测[J].铁道科学与工程学报,2021,18(11):2833-2840,8.

基金项目

国家自然科学基金资助项目(51678470) （51678470）

铁道科学与工程学报

OA北大核心CSCDCSTPCDEI

1672-7029

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