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基于DAE方法城市对外客运需求预测
基于DAE方法城市对外客运需求预测
作者:
刘俊涛
孙志超
章锡俏
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
城市对外交通
需求预测
DAE
深度学习
神经网络
摘要:
对外客运需求预测研究中相关影响因素之间存在相关性关系,常使用神经网络等方法进行回归.但神经网络训练过程中常出现局部极值、梯度弥散以及少样本量下过拟合等问题,进而导致网络回归预测精度低.引入深度学习理论中噪声自编码(Denoising AutoEncoder,DAE)方法,通过数据的逐层自编码、解码过程获得良好的网络初始化参数,解决了局部极值与梯度弥散问题.人工主动随机噪声使得训练的网络鲁棒性、泛化能力更强,不易过拟合.并以北京市为实例验证,模型精度良好,方法可用于城市中远期对外客运需求预测.
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文献信息
篇名
基于DAE方法城市对外客运需求预测
来源期刊
低温建筑技术
学科
工学
关键词
城市对外交通
需求预测
DAE
深度学习
神经网络
年,卷(期)
2015,(6)
所属期刊栏目
科学管理
研究方向
页码范围
152-154
页数
3页
分类号
TU984.191
字数
2489字
语种
中文
DOI
10.13905/j.cnki.dwjz.2015.06.057
五维指标
作者信息
序号
姓名
单位
发文数
被引次数
H指数
G指数
1
章锡俏
哈尔滨工业大学交通科学与工程学院
21
158
8.0
12.0
2
孙志超
哈尔滨工业大学交通科学与工程学院
3
9
1.0
3.0
3
刘俊涛
哈尔滨工业大学交通科学与工程学院
1
1
1.0
1.0
传播情况
被引次数趋势
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引文网络
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共引文献
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2006(1)
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二级参考文献(0)
2012(1)
参考文献(1)
二级参考文献(0)
2015(1)
参考文献(0)
二级参考文献(0)
引证文献(1)
二级引证文献(0)
2015(1)
引证文献(1)
二级引证文献(0)
研究主题发展历程
节点文献
城市对外交通
需求预测
DAE
深度学习
神经网络
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
低温建筑技术
主办单位:
黑龙江省寒地建筑科学研究院
出版周期:
月刊
ISSN:
1001-6864
CN:
23-1170/TU
开本:
大16开
出版地:
哈尔滨市南岗区清滨路60号
邮发代号:
14-122
创刊时间:
1979
语种:
chi
出版文献量(篇)
10275
总下载数(次)
18
总被引数(次)
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