| 基于栈式自编码的高速铁路站间客流短期预测研究 |
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| 引用本文： | 刘杰.基于栈式自编码的高速铁路站间客流短期预测研究[J].重庆交通大学学报(自然科学版),2021,40(5):26-30. |
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| 作者姓名： | 刘杰 |
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| 作者单位： | 重庆工程职业技术学院智能制造与交通学院,重庆402260 |
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| 摘 要： | 站间短期客流预测是高速铁路运营管理的重要依据.首先在提取原始客流数据特征的基础上得到样本和标签集,然后基于栈式自编码算法预训练神经网络模型参数,最后构建神经网络预测模型.以渝万高铁为例,采用2016年11月到2018年10月数据进行验证,结果表明:提出的模型预测误差为12.08％,与其它4种常用预测模型相比精度分别提高12.12％、1.12％、6.9％和19.12％,模型适用于短期客流预测.
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| 关 键 词： | 交通运输工程 高速铁路 客流预测 特征提取 栈式自编码 神经网络 |
Short-Term Passenger Flow Prediction between High-Speed Railway Stations Based on Stacked Auto-encoder |
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| LIU Jie.Short-Term Passenger Flow Prediction between High-Speed Railway Stations Based on Stacked Auto-encoder[J].Journal of Chongqing Jiaotong University,2021,40(5):26-30. |
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| Authors: | LIU Jie |
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