在本研究中,基于局部权重回归(STL)的季节趋势分解方法被应用于公交客流预测。公交客流时间序列有三种构成要素:趋势序列、季节序列以及残差序列。案例研究的实验结果表明,具有STL的模型在预测新冠肺炎疫情影响下的公交客流时比没有STL的模型具有更好的性能。 文章提出了一种用于客流预测的改进的STL-LSTM模型(ISTL-LSTM)。
文博士学位论文基于大数据与机器学习的公交客流预测与行车优化模型研究Researchonbuspassengerflowpredictionandbusplanoptimizationmodelbasedonbigdataandmachinelearning作者:欧阳琪导师:吕永波北京交通大学00年6月
基于XGBoost模型的公交车客流量预测建模方法专利信息由爱企查专利频道提供,基于XGBoost模型的公交车客流量预测建模方法说明:本发明公开了一种基于XGBoost模型的公交车客流量预测建模方法,该建模方法利用IC卡和GPS...专利查询请上爱企查
一种基于实时客流预测的公交车发车调度方法专利信息由爱企查专利频道提供,一种基于实时客流预测的公交车发车调度方法说明:本发明公开了一种基于实时客流预测的公交车发车调度方法,具体如下,步骤1,任意选取一条公交线路,...专利查询请上爱企查
一种基于GCN-LSTM组合模型的公交车站点客流量预测方法专利信息由爱企查专利频道提供,一种基于GCN-LSTM组合模型的公交车站点客流量预测方法说明:一种基于GCN‑LSTM组合模型的公交车站点客流量预测方法属于交通预测领域。本发明首先用图卷积神经网...专利查询请上爱企查
基于车载GPS和站点WiFi的公交车客流预测方法专利信息由爱企查专利频道提供,基于车载GPS和站点WiFi的公交车客流预测方法说明:本发明提供了一种基于车载GPS和站点WiFi的公交车载客人数预测方法,通过在站点布设的WiFi...专利查询请上爱企查
本发明涉及客流预测领域,尤其涉及一种客流量预测方法、系统及公交派车方法。所述客流量预测方法包括:设置数据周期,数据周期由多个单位时间组成;将数据周期分为多个评估层级,每个评估层级包含一个单位时间或者多个连续的单位时间;设置评估层级权重;然后获取目标时间所在的评估层级作为目标层级;结合目标层级中各单位时间上客流...
一种基于无人驾驶公交车精准客流预测的自适应动态排班方法及系统专利信息由爱企查专利频道提供,一种基于无人驾驶公交车精准客流预测的自适应动态排班方法及系统说明:本发明公开了一种基于无人驾驶公交车精准客流预测的自适应动态排班方法,包括以下步骤:步骤A、获取...
分析了典型区域的客流特征与区域之间的客流联系.(2)公交站点客流量预测.为满足多线路与单线路公交客流预测的不同需求,本文基于机器学习中的X推进树(Xgboost)算法与长短时记忆网络(LSTM)算法,分别提出了多线路客流预测模型与单线路高精度客流预测模型.多线路客流预测模型为融合兴趣点数据的Xgboost客流预测模型(XPPM-POI...
基于上车刷卡数据的公交下车客流预测系统是由航天物联网技术有限公司著作的软件著作,该软件著作登记号为:2021SR2076045,属于分类,想要查询更多关于基于上车刷卡数据的公交下车客流预测系统著作的著作权信息就到天眼查官网!