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基于深度学习的城市轨道交通短时客流量预测
摘要
本文研究了基于深度学习的城市轨道交通短时客流量预测。城市轨道交通的快速发展给人们的出行带来了很大的便利，但是客流量的不稳定性也会给人们的出行带来不便。因此，客流量的预测对于城市轨道交通的运营和管理有着非常重要的作用。本文采用了深度学习的方法，通过搭建LSTM神经网络对城市轨道交通的短时客流量进行预测。实验结果表明，本文所提出的基于深度学习的方法能够有效地对城市轨道交通的短时客流量进行预测。
关键词：城市轨道交通、客流量、深度学习、LSTM神经网络
Abstract
Thispaperstudiestheshort-termpassengerflowpredictionofurbanrailtransitbasedondeeplearning.Therapiddevelopmentofurbanrailtransithasbroughtgreatconveniencetopeople'stravel,buttheinstabilityofpassengerflowwillalsobringinconveniencetopeople'stravel.Therefore,passengerflowpredictionplaysaveryimportantroleintheoperationandmanagementofurbanrailtransit.Inthispaper,themethodofdeeplearningisusedtopredicttheshort-termpassengerflowofurbanrailtransitthroughtheestablishmentofLSTMneuralnetwork.Theexperimentalresultsshowthatthemethodbasedondeeplearningproposedinthispapercaneffectivelypredicttheshort-termpassengerflowofurbanrailtransit.
Keywords:urbanrailtransit,passengerflow,deeplearning,LSTMneuralnetwork
引言
城市轨道交通是城市中不可或缺的一部分，随着城市轨道交通的快速发展，人们的出行方式发生了极大的变化。然而，随着人口迅速增长和城市建设规模的扩大，城市轨道交通的客流量也越来越大，导致了城市轨道交通的一系列问题。例如，客流量过大造成站点拥堵，车站的服务质量下降，等待时间变长等问题，这些问题都严重影响了城市轨道交通系统的运营效率和服务质量。
为了更好地控制城市轨道交通客流量，提高整个系统的运作效率，需要对城市轨道交通的客流量进行预测。传统的客流量预测方法主要是基于时间序列分析和回归分析等统计学方法进行建模，这些方法在一定程度上能够对客流量进行预测，但是受到数据的质量和模型复杂度的影响，预测精度不够高，普遍存在预测误差较大、结果不稳定等问题。
针对传统方法的局限性，深度学习技术得到了广泛的应用，深度学习技术具有较强的自适应和自学习能力，可以自适应地提取数据中的特征，并以端到端的方式完成整个预测任务。LSTM是一种常用的深度学习技术，可以对序列数据进行处理，具有较好的长程依赖处理能力，被广泛应用于序列数据的预测中。
本文通过建立LSTM神经网络模型，基于深度学习技术，对城市轨道交通的短时客流量进行预测，并进行了实验验证。实验结果表明，本文所提出的基于深度学习的方法能够有效地对城市轨道交通的短时客流量进行预测。
正文
1.城市轨道交通客流量预测
城市轨道交通的客流量预测是指通过已有的客流量数据，对未来一段时期内的客流量进行预测的过程。客流量预测对城市轨道交通的运营管理具有非常重要的作用，对于减少客流拥堵，提高运输效率等方面都有着重要的意义。目前，城市轨道交通的客流量预测主要采用的是时间序列分析和回归分析等传统模型。
时间序列分析：时间序列分析是预测方法中的一种传统方法，它采用时间序列数据，将预测结果看作该时间序列的一个未来值，常用的模型有ARIMA、VAR、ES、Holt-Winters等。
回归分析：回归分析是一种通过历史数据对未来客流进行量化预测的方法，它一般采用线性回归和非线性回归等方式进行建模，并通过历史客流和其它相关数据对未来客流进行预测。
然而，由于城市轨道交通的客流量存在很大的时空动态性和不稳定性，传统的模型往往难以精确预测。因此，需要引入深度学习技术，以提高预测精度和稳定性。
2.深度学习在城市轨道交通客流量预测中的应用
深度学习是一种基于人工神经网络模型、具有多层次的网络结构，通过多层次的非线性变换和信息提取、抽象来学习数据的特征，并建立