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摘要:
准确的公交客流预测对于城市公交线网规划设计和线路运营管理有着重要意义.为了提高公交客流预测的准确度,研究出一种基于HRHN模型的公交线路客流预测方法.在Encoder模块中,采用ConvNet对输入特征进行提取,利用RHN对提取到的特征建立时间依赖性关系;在Decoder模块中,历史客流量作为输入,利用RHN模型建立时序的关联性;输出值和特征之间的相互作用通过注意力模型进行分析,从而在Decoder中进行预测.对公交数据进行预处理并获取公交客流量,在考虑客流特性的基础上,结合气候因素,利用特征工程进行公交客流预测的特征选取,并利用HRHN模型对客流进行预测.使用了郑州市1个月的公交客流数据,其中选择前24 d数据进行训练,后7 d数据进行测试.分别预测60号公交线路上行方向和下行方向线路客流,并将HRHN模型预测结果与其他5种模型(ARIMA,BPNN,LSTM,RNN,SVR)进行比较.结果表明,HRHN模型在上行方向线路客流预测、下行方向线路客流预测的MAPE分别为0.1161,0.1444,HRHN模型精度最佳.
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文献信息
篇名 基于HRHN模型的城市常规公交线路客流预测
来源期刊 交通信息与安全 学科 交通运输
关键词 公共交通 线路客流 客流预测 特征工程 HRHN模型
年,卷(期) 2020,(5) 所属期刊栏目 交通规划与管理
研究方向 页码范围 104-112
页数 9页 分类号 U491.1
字数 语种 中文
DOI 10.3963/j.jssn.1674-4861.2020.05.012
五维指标
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研究主题发展历程
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公共交通
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客流预测
特征工程
HRHN模型
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
交通信息与安全
双月刊
1674-4861
42-1781/U
大16开
武汉市武昌和平大道1178号
38-94
1983
chi
出版文献量(篇)
3739
总下载数(次)
14
总被引数(次)
29572
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