基于深度学习框架的轮渡客流量预测模型

作     者：付志荣 FU Zhirong

作者机构：福建艺术职业学院服装设计系福建福州350100 

基　　金：中国艺术职业教育学会科研项目(CEFA20200018ND) 

出 版 物：《新乡学院学报》 (Journal of Xinxiang University)

年 卷 期：2021年第38卷第3期

页      码：32-37页

摘      要：结合模糊聚类、径向基神经网络和卷积神经网络,利用深度学习框架,构建了一种具有时间序列特征的轮渡客流量预测模型。首先,运用模糊聚类方法把输入的轮渡客流量数据进行聚类,聚类结果为每条模糊规则对应一个聚类数据集。接着,构建多个径向基神经网络—卷积神经网络回归器。在该回归器中,模糊聚类的数据集被转化为高维空间数据,并运用此高维数据训练卷积神经网络。最后,使用训练好的多个回归器对数据进行预测,各个回归器的预测值的均值作为预测模型的最终结果。以福州市琅岐码头的客运数据为对象,对所提出的预测模型进行验证,结果表明提出的预测模型优于其他模型。

主 题 词：轮渡客流预测 深度学习 模糊聚类 径向基 卷积神经网络 

学科分类：081203[081203] 08[工学] 0835[0835] 0812[工学-测绘类] 

馆 藏 号：203102570...