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基于神经网络的地铁客流长序列预测研究

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摘要摘要：本文针对地铁客流长序列预测问题，提出了一种基于神经网络Informer模型的解决策略，通过对宁波地铁系统的2023年下半年客流数据分析整理，构建了包含时间、节假日、天气等多因素的长序列数据集，以此为基础对Informer模型进行训练，并对2024年数据进行了预测，通过与LSTM模型预测结果以及该时段真实客流数据进行比较分析，证明本研究提出方法在地铁客流长序列预测时具有较高可行性。

DOI 7j6vvkvvqd/8447066

作者曾海军王乾侯红磊

机构地区（1.宁波市轨道交通集团有限公司线网调度分公司，浙江宁波，315000；2.宁波地铁产业工程有限公司，浙江宁波，315000）

出处《中国建设信息化》 2024年9期

关键词客流预测 Informer模型交通管理

分类 [建筑科学][城市规划与设计]

出版日期 2024年07月06日（中国期刊网平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

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中国建设信息化

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客流预测 Informer模型交通管理

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