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融合PMV物理方程和Attention-LSTM神经网络的铁路客站旅客舒适度模型研究
1
作者
刘小燕
邵长虹
+4 位作者
李瑞
李超
陈瑞凤
徐春婕
梁博
《中国铁路》
北大核心
2024年第5期16-24,共9页
铁路客站的舒适度直接关系着旅客的出行体验和满意度。选取聊城西站作为研究对象,采用PMV物理方程、Attention-LSTM神经网络模型以及PMV&Attention-LSTM融合模型3种方法,针对旅客舒适度开展综合评估与分析。在模型构建过程中,运用...
铁路客站的舒适度直接关系着旅客的出行体验和满意度。选取聊城西站作为研究对象,采用PMV物理方程、Attention-LSTM神经网络模型以及PMV&Attention-LSTM融合模型3种方法,针对旅客舒适度开展综合评估与分析。在模型构建过程中,运用了标准化处理、数据集划分、网格搜索交叉验证等技术寻找最佳超参数,并记录了训练过程中的损失函数和均方误差。在模型预测中,充分考虑了温度、湿度、风速、空气质量、二氧化碳、光照、噪声等环境因素对旅客舒适度的影响。对比3种预测方法,结果显示,融合模型在考虑多维环境数据时可更准确地反映舒适度水平,表明该模型更适应铁路客站的复杂环境条件,可为提高候车厅舒适性提供更为可靠的参考依据。
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关键词
铁路客站
旅客舒适度
PMV
Attention-LSTM神经网络
融合模型
聊城西站
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职称材料
题名
融合PMV物理方程和Attention-LSTM神经网络的铁路客站旅客舒适度模型研究
1
作者
刘小燕
邵长虹
李瑞
李超
陈瑞凤
徐春婕
梁博
机构
中国铁道科学研究院集团有限公司电子计算技术研究所
京沪高速铁路股份有限公司运输管理部
出处
《中国铁路》
北大核心
2024年第5期16-24,共9页
基金
中国国家铁路集团有限公司科技研究开发计划项目(P2022X001)。
文摘
铁路客站的舒适度直接关系着旅客的出行体验和满意度。选取聊城西站作为研究对象,采用PMV物理方程、Attention-LSTM神经网络模型以及PMV&Attention-LSTM融合模型3种方法,针对旅客舒适度开展综合评估与分析。在模型构建过程中,运用了标准化处理、数据集划分、网格搜索交叉验证等技术寻找最佳超参数,并记录了训练过程中的损失函数和均方误差。在模型预测中,充分考虑了温度、湿度、风速、空气质量、二氧化碳、光照、噪声等环境因素对旅客舒适度的影响。对比3种预测方法,结果显示,融合模型在考虑多维环境数据时可更准确地反映舒适度水平,表明该模型更适应铁路客站的复杂环境条件,可为提高候车厅舒适性提供更为可靠的参考依据。
关键词
铁路客站
旅客舒适度
PMV
Attention-LSTM神经网络
融合模型
聊城西站
Keywords
railway passenger station
passenger comfort
PMV
Attention-LSTM neural network
fusion model
liaocheng west railway station
分类号
TU11 [建筑科学—建筑理论]
TU248.1 [建筑科学—建筑设计及理论]
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作者
出处
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被引量
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1
融合PMV物理方程和Attention-LSTM神经网络的铁路客站旅客舒适度模型研究
刘小燕
邵长虹
李瑞
李超
陈瑞凤
徐春婕
梁博
《中国铁路》
北大核心
2024
0
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