基于双层分解和深度学习的地铁短时进站客流预测系统及实施方法
基本信息
| 申请号 | CN202111298587.5 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN114037138A | 公开（公告）日 | 2022-02-11 |
| 申请公布号 | CN114037138A | 申请公布日 | 2022-02-11 |
| 分类号 | G06Q10/04（2012.01）I;G06Q50/26（2012.01）I;G06Q50/30（2012.01）I;G06F16/2458（2019.01）I;G06N3/04（2006.01）I;G06N3/08（2006.01）I | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 王健;张义鑫;林磊;张宁;吴娟;黎家靖;陆赛杰;张亦然;王宏博;徐健洲;何跃齐;李道全;贾美春 | 申请（专利权）人 | 南京地铁建设有限责任公司 |
| 代理机构 | 南京众联专利代理有限公司 | 代理人 | 叶倩 |
| 地址 | 210008江苏省南京市玄武区中山路228号 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明公开了基于双层分解和深度学习的地铁短时进站客流预测系统及实施方法，通过数据准备、客流时间序列分解、EMD算法双层分解、相关性分析和分组、模型训练及预测结果输出五个步骤，利用STL算法和EMD算法双层分解原始客流序列的方法，有效抑制了噪声干扰，提高了地铁短时客流的预测精度，为提高城市轨道交通运营效率和服务水平提供了理论基础。 |
