您当前的位置：
首页 >
文章列表页 >
基于循环神经网络的城市轨道交通短时客流预测
交通运输工程·土木工程 | 更新时间：2025-05-26

    • 基于循环神经网络的城市轨道交通短时客流预测

    • Short⁃term passenger flow forecasting of urban rail transit based on recurrent neural network

    • “在城市轨道交通短时客流预测领域，专家提出了基于循环神经网络模型的预测方法，验证了5分钟为最佳预测时间粒度，GRU模型整体性能优于LSTM模型。”
    • 吉林大学学报（工学版）   2023年53卷第2期 页码：430-438
    • 作者机构：

      1.华侨大学 计算机科学与技术学院， 福建 厦门 361021

      2.北京工业大学 信息学部软件学院， 北京 100124

      3.南威软件股份有限公司， 福建 泉州 362000

    • 作者简介：

      张惠臻（1983-），男，副教授，博士. 研究方向：交通大数据. E-mail： zhanghz@hqu.edu.cn

    • 基金信息：
      国家自然科学基金项目(61802133);福建省科技计划重点项目(2020H0016;2021H0019)

    • DOI：10.13229/j.cnki.jdxbgxb20210720    

      中图分类号： U121

    • 收稿：2021-07-30，

      纸质出版：2023-02-01

    移动端阅览

  • 张惠臻,高正凯,李建强等.基于循环神经网络的城市轨道交通短时客流预测[J].吉林大学学报（工学版）,2023,53(02):430-438. DOI： 10.13229/j.cnki.jdxbgxb20210720.

    ZHANG Hui-zhen,GAO Zheng-kai,LI Jian-qiang,et al.Short⁃term passenger flow forecasting of urban rail transit based on recurrent neural network[J].Journal of Jilin University(Engineering and Technology Edition),2023,53(02):430-438. DOI： 10.13229/j.cnki.jdxbgxb20210720.

  •  
  •  

0

浏览量

18

下载量

1

CSCD

文章被引用时，请邮件提醒。
提交
工具集
下载
参考文献导出
分享
收藏
添加至我的专辑

相关文章

基于公路通行数据的节假日山地景区运力适配方法
基于门控循环网络时空关联的交通事故预测模型
基于动态扩散图卷积的交通流量预测算法
基于聚类算法和图神经网络的短时交通流预测
基于注意力与深度交互的周车多模态行为轨迹预测

相关作者

尤文博
郝时杰
郑毅
武瑾
温福华
闫晟煜
夏淼磊
谢睿麟

相关机构

长安大学 汽车学院
云南省交通投资建设集团有限公司 大数据资源开发中心
长春理工大学 物理学院
温州理工学院 建筑与能源工程学院
天津大学 电气自动化与信息工程学院
0