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基于Bi-LSTM网络的广珠城际短期客流预测方法: 收藏
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引用; 《五邑大学学报（自然科学版）》2022年第1期36卷 50-56页; 作者：吕秋霞钟晓情任雅思五邑大学轨道交通学院广东江门529020; 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...; 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.; 来源：详细信息评论

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