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基于混合深度学习模型的城轨短时客流预测

王雪琴 许心越 伍元凯 刘军

铁道科学与工程学报2022,Vol.19Issue(12):3557-3568,12.
铁道科学与工程学报2022,Vol.19Issue(12):3557-3568,12.DOI:10.19713/j.cnki.43-1423/u.T20220158

基于混合深度学习模型的城轨短时客流预测

Short term passenger flow forecasting of urban rail transit based on hybrid deep learning model

王雪琴 1许心越 1伍元凯 2刘军1

作者信息

  • 1. 北京交通大学 轨道交通控制与安全国家重点实验室,北京 100044
  • 2. 麦吉尔大学,魁北克省 蒙特利尔市 H3A 0G4
  • 折叠

摘要

关键词

城市轨道交通/注意力机制/图卷积网络/门控递归单元/短时客流预测

分类

交通工程

引用本文复制引用

王雪琴,许心越,伍元凯,刘军..基于混合深度学习模型的城轨短时客流预测[J].铁道科学与工程学报,2022,19(12):3557-3568,12.

基金项目

国家自然科学基金资助项目(71871012) (71871012)

北京市自然科学基金资助项目(9212014) (9212014)

铁道科学与工程学报

OA北大核心CSCDCSTPCDEI

1672-7029

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