基于深度学习的城市轨道交通短时客流量预测

我国城市轨道交通已进入快速发展期,准确预测城轨交通短时客流量,对于城轨运营安全、运营效率及运营成本具有重要意义.城轨交通短时客流量由于具有强随机性、周期性、相关性及非线性的特征,浅层模型的预测精度并不理想.对此,基于深度信念网络(DBN)和支持向量回归机(SVM),提出城轨交通短时客流深层预测模型(DBN-P/GSVM),同时基于遗传算法(GA)和粒子群算法(PSO)实现SVM的参数寻优.最后,对成都地铁火车北站客流量预测进行实例分析.结果表明, DBN-P/GSVM深度预测模型在均方误差、均方根误差、绝对误差均值及绝对百分比误差均值等方面均优于浅层模型--GA-SVM模型、PSO-SVM模型和BP神经网络模型,以及深层模型长短期记忆网络(LSTM)与LSTM-Softmax.