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题名基于改进非全连接神经网络的站点客流预测模型
被引量:1
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作者
高御尧
石明全
秦渝
陈建平
周喜
张鹏
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机构
中国科学院重庆绿色智能技术研究院
中国科学院大学重庆学院
重庆市公共交通控股集团凤筑科技有限公司
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出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第9期43-51,共9页
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基金
国家重点研发计划(2020YFA0712300)
国家自然科学基金(11771421)
重庆市自然科学基金(cstc2019jcyj-msxmX0638)。
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文摘
在地面公交运输中,站点客流量数据是公交线网规划最重要的基础数据之一。站点周边兴趣点(POI)的类型、数量以及距离会导致站点客流量出现不同的趋势。神经网络是研究客流预测的常用方案,然而由于POI对客流的影响存在相互独立性,这一重要特征并未在传统全连接神经网络的结构中得以体现,易使预测效果不尽人意。基于POI与客流量关系的特殊性,改进全连接神经网络的基本结构,构建一种特定的非全连接神经网络,利用所有公交站点客流量的历史数据及各类POI分布,实现对站点各时间段的客流量的模拟及预测。模型设定一种连接矩阵实现特定的连接方式,并根据客流量的性质额外赋予部分隐藏层实际意义,构造组合误差传递函数,增强神经网络的可解释性。该模型可以快速收敛至全局最优解,改进传统全连接神经网络的收敛速度慢、拟合效果差、易陷入局部最优解等问题。实验结果表明,该模型单位时间内的客流量预测偏差在50人以内的概率达到88%以上,对比其他常见预测模型均有优质表现,并且能准确模拟每日客流的变化趋势。
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关键词
公路运输
客流量预测
非全连接神经网络
兴趣点
公交站点
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Keywords
highway transportation
ridership prediction
non-fully connected neural network
Point of Interest(POI)
bus station
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分类号
TP183
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名基于BiLSTM-NFC的地下水埋深预测方法研究
被引量:2
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作者
刘鑫
韩宇平
刘中培
黄会平
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机构
华北水利水电大学水利学院
华北水利水电大学测绘与地理信息学院
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出处
《人民黄河》
CAS
北大核心
2021年第6期80-85,97,共7页
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基金
国家自然科学基金资助项目(51679089)
水利部“948”项目(201328)。
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文摘
为了提高地下水埋深预测的精度,提出了双向长短时记忆循环神经网络(BiLSTM)融合非全连接神经网络(NFC)的深度学习模型。使用自适应矩估计优化函数(Adam),耦合双曲正切(Tanh)、软最大逻辑回归(Softmax)和线性整流单元(ReLU)3个激活函数,且将学习率设置为动态的,以黄河下游人民胜利渠灌区1993—2018年的地下水埋深预测为例,将BiLSTM-NFC与BiLSTM、长短时记忆循环神经网络(LSTM)及LSTM-NFC的预测结果进行对比分析。结果表明:双向网络的性能优于单向网络,NFC可以防止过拟合,还能明显降低模型的均方误差(MSE);与BiLSTM、LSTM-NFC和LSTM相比,BiLSTM-NFC的学习能力、稳定性、可靠性及泛化能力最强;BiLSTM-NFC在测试集上的准确率(Acc)可以达到100%,最接近无偏估计,MSE比LSTM的减小96.60%,平均相对误差(MRE)减小85.63%,相关系数(r)增大34.81%;模型在图形处理单元(GPU)上比在中央处理单元(CPU)上训练时间明显缩短,合理设置多种激活函数可以解决单一激活函数的弊端;使用BiLSTM-NFC可以准确地预测地下水埋深的变化情况。
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关键词
地下水埋深预测
双向长短时记忆循环神经网络
非全连接神经网络
深度学习模型
自适应矩估计优化函数
耦合激活函数
动态学习率
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Keywords
groundwater depth prediction
bi-directional long short term memory recurrent neural network
non-fully connected neural network
deep learning model
adaptive moment estimation optimization function
coupled activation function
dynamic learning rate
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分类号
TV211.1
[水利工程—水文学及水资源]
TV551.412
[水利工程—水利水电工程]
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