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申请/专利权人：北京交通大学
摘要：本发明专利公开了基于多维特征输入的地铁网络OD客流分类预测方法，具体涉及客流预测方法领域。包括如下步骤：S1、对影响OD客流的多重因素进行定量分析，确定影响因素的特征集合，作为预测模型的输入条件；S2、对地铁网络中所有OD客流进行两阶段聚类处理，确保每种类型OD客流具有相似的规模和时变规律；S3、对地铁网络中不同类型的OD客流进行时间序列数据可预测性评估，检测OD客流的相似性和平稳性；S4、针对不同类型的OD客流分别采用基于ARIMA的预测模型和基于改进Attention‑LSTM的预测模型进行客流预测。采用本发明技术方案解决了现有的地铁客流预测方法的预测精度低且产生了大量冗余计算的问题，提高了客流预测的精度。
主权项：1.基于多维特征输入的地铁网络OD客流分类预测方法，其特征在于：包括如下步骤：S1、对影响OD客流的多重因素进行定量分析，确定影响因素的特征集合，作为预测模型的输入条件；S2、对地铁网络中所有OD客流进行两阶段聚类处理，确保每种类型OD客流具有相似的规模和时变规律；S3、对地铁网络中不同类型的OD客流进行时间序列数据可预测性评估，检测OD客流的相似性和平稳性；S4、针对不同类型的OD客流分别采用基于ARIMA的预测模型和基于改进Attention-LSTM的预测模型进行客流预测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京交通大学 基于多维特征输入的地铁网络OD客流分类预测方法
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