典型文献
基于Bi-LSTM网络的广珠城际短期客流预测方法
文献摘要：
为提高城际铁路车站短时客流量预测的准确性,本文设计了一种基于双向长短期记忆网络(Bi-LSTM)的预测模型.首先分析了广珠城际铁路车站日客流量的时间分布规律,发现各车站日客流量存在着相似的分布特征,但工作日、周末和节假日客流量呈现出较大差异.以广州南站、珠海站以及小榄站3个车站的进站客流为例,选择时间窗步长为2和4分别进行预测分析,通过调整模型参数来提高预测精度.当时间窗步长为4时,预测精度明显提高.与长短期记忆网络(LSTM)的预测结果对比,Bi-LSTM网络的预测精度更高,在广珠城际车站日客流预测中具有更好的适用性.
文献关键词：
城际铁路;短期客流;客流预测;双向长短期记忆网络
中图分类号：
作者姓名：
吕秋霞;钟晓情;任雅思
作者机构：
五邑大学 轨道交通学院,广东 江门 529020
文献出处：
引用格式：
[1]吕秋霞;钟晓情;任雅思-.基于Bi-LSTM网络的广珠城际短期客流预测方法)[J].五邑大学学报（自然科学版）,2022(01):50-56
A类：
广珠城际铁路,珠海站
B类：
Bi,短期客流预测,高城,铁路车站,短时客流,客流量预测,双向长短期记忆网络,日客流量,时间分布规律,各车,工作日,周末,节假日客流,南站,小榄,进站,择时,时间窗,步长,预测分析,预测结果对比
AB值：
0.233433
相似文献
机标中图分类号，由域田数据科技根据网络公开资料自动分析生成，仅供学习研究参考。
