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申请/专利权人：南京航空航天大学;南京熊猫信息产业有限公司
摘要：本发明公开了一种基于Informer模型的长序列城轨交通进站客流态势预测方法，包括：建立初始数据集；进行特征工程，构建预测任务的特征向量，建立含特征的数据集并划分为特征分析数据集和预测数据集；基于随机森林模型分析特征重要性并提出特征筛选公式选择重要性高的特征，重构预测数据集；基于Informer模型和编程技术构建长序列客流态势预测模型；通过模型训练获得参数最优的最佳预测模型；将待预测的进站客流数据集输入到最佳预测模型，得出未来一段时间内的进站客流态势预测结果。本发明方法结合了数据处理、特征工程、基于随机森林模型的特征融合和基于Informer的预测模型构建，有效提高了城轨交通进站客流预测的准确性和效率。
主权项：1.一种基于Informer模型的长序列城轨交通进站客流态势预测方法，其特征在于，包括如下步骤：S1：采集历史客流数据、天气数据，对原始数据进行预处理，建立初始数据集；S2：进行数据特征工程：将历史进站客流数据、天气、日期特性数据进行分析，提取长序列进站客流预测的日期特征、天气特征、分段客流特征、典型客流特征，将提取到的特征加入到初始数据集中，建立含特征的数据集，并划分为特征分析数据集和预测数据集；S3：进行特征重要性分析：基于随机森林模型分析特征的重要性指标，提出并使用特征筛选公式选择重要性高的特征重构预测数据集，将重构的数据集划分为训练集、验证集和待预测数据集；S4：基于Informer模型和编程技术构建长序列客流态势预测模型；S5：将训练集和验证集输入到构建好的长序列进站客流预测模型中进行训练，进行参数优化实验，获得参数最优的最佳预测模型；S6：将待预测数据集输入到最佳预测模型，得出未来一段时间内的进站客流态势预测结果。
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百度查询： 南京航空航天大学 南京熊猫信息产业有限公司 一种基于Informer模型的长序列城轨交通进站客流态势预测方法
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