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基于实时数据特征和XGBoost算法的城市公共交通枢纽客流量预测
计算机科学与技术 | 更新时间：2025-07-21

    • 基于实时数据特征和XGBoost算法的城市公共交通枢纽客流量预测

    • Passenger flow prediction of urban public transportation hubs based on real-time data features and XGBoost algorithm

    • “在城市公共交通枢纽客流量预测领域，专家提出了基于实时数据特征和XGBoost算法的预测方法，优化自动编码器提取数据特征，利用差分进化算法迭代寻优模型参数，实现客流量预测。实验结果表明：该方法RMSE和MAPE更低，预测所用时间更少。”
    • 吉林大学学报（工学版）   2024年54卷第11期 页码：3302-3308
    • 作者机构：

      天津工业大学 人工智能学院，天津 300387

    • 作者简介：

      姚明辉（1971-），女，教授，博士.研究方向：振动俘能，人工智能等.E-mail：yyymh963@126.com

    • 基金信息：
      国家自然科学基金项目(12232014;11772008);天津市自然科学基金项目(19JCZDJC3230)

    • DOI：10.13229/j.cnki.jdxbgxb.20230956    

      中图分类号： U293.13

    • 收稿：2023-09-08，

      纸质出版：2024-11-01

    移动端阅览

  • 姚明辉,王威超,吴启亮等.基于实时数据特征和XGBoost算法的城市公共交通枢纽客流量预测[J].吉林大学学报（工学版）,2024,54(11):3302-3308. DOI： 10.13229/j.cnki.jdxbgxb.20230956.

    YAO Ming-hui,WANG Wei-chao,WU Qi-liang,et al.Passenger flow prediction of urban public transportation hubs based on real-time data features and XGBoost algorithm[J].Journal of Jilin University(Engineering and Technology Edition),2024,54(11):3302-3308. DOI： 10.13229/j.cnki.jdxbgxb.20230956.

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