【摘 要】
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大型活动散场期间的地铁车站客流属于可预知的非常规客流,采用常规客流的统计预测方法难以准确预测其客流需求。基于深度学习,将历史客流规律、大型活动数据与实时自动售检票
【机 构】
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北京建筑大学土木与交通工程学院,北京交通大学交通运输学院,北京市交通信息中心
【基金项目】
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国家重点研发计划(2018YFB1201601),北京市社会科学基金(2020GLB020)
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大型活动散场期间的地铁车站客流属于可预知的非常规客流,采用常规客流的统计预测方法难以准确预测其客流需求。基于深度学习,将历史客流规律、大型活动数据与实时自动售检票系统数据相结合,提出了一种适用于大型活动散场期间地铁车站的短时客流预测模型。首先对历史客流数据进行了拆分及降噪处理,并分析了活动客流特征。之后,基于深度学习框架构建多层结构的卷积神经网络,拟合活动客流特征与客流时空分布的映射关系,并选取Adam(adaptive moment estimation)算法优化训练过程,以适用于活动散场时客流集中进站
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