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地铁短时客流预测改进LSTM方法
1
作者
亓晓雨
傅成红
《交通科技与经济》
2024年第2期58-64,共7页
短时客流预测可为轨道交通运营部门规划调度提供参考,其中短时客流预测的精准性尤为重要,为进一步提高城市轨道站点短时客流预测精准性,提出一种结合集合经验模式分解算法和贝叶斯优化算法的改进LSTM方法。先使用集合经验模式分解算法(E...
短时客流预测可为轨道交通运营部门规划调度提供参考,其中短时客流预测的精准性尤为重要,为进一步提高城市轨道站点短时客流预测精准性,提出一种结合集合经验模式分解算法和贝叶斯优化算法的改进LSTM方法。先使用集合经验模式分解算法(EEMD)对地铁站点的客流数据进行分解,以减少数据噪声干扰;再通过贝叶斯优化算法(BOA)对长短时记忆神经网络(LSTM)的超参数进行优化,从而提高模型的参数精确性。采用真实的客流数据验证结果表明:相较于单一LSTM以及单层组合模型,双重叠加后的EEMD-BOA-LSTM组合模型预测结果平均绝对误差降低21.8%~44.8%,均方根误差降低16.9%~47.4%,对短时客流的预测结果误差改善显著。
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关键词
轨道交通
短时客流预测
长短时记忆神经网络
集合经验模态分解
贝叶斯优化算法
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职称材料
题名
地铁短时客流预测改进LSTM方法
1
作者
亓晓雨
傅成红
机构
福建
理
工
大学
交通运输
学院
福建理工大学交通运输研究所
出处
《交通科技与经济》
2024年第2期58-64,共7页
基金
福建省自然科学基金项目(2020J05194)
福建理工大学科研项目(GY-H-21153)。
文摘
短时客流预测可为轨道交通运营部门规划调度提供参考,其中短时客流预测的精准性尤为重要,为进一步提高城市轨道站点短时客流预测精准性,提出一种结合集合经验模式分解算法和贝叶斯优化算法的改进LSTM方法。先使用集合经验模式分解算法(EEMD)对地铁站点的客流数据进行分解,以减少数据噪声干扰;再通过贝叶斯优化算法(BOA)对长短时记忆神经网络(LSTM)的超参数进行优化,从而提高模型的参数精确性。采用真实的客流数据验证结果表明:相较于单一LSTM以及单层组合模型,双重叠加后的EEMD-BOA-LSTM组合模型预测结果平均绝对误差降低21.8%~44.8%,均方根误差降低16.9%~47.4%,对短时客流的预测结果误差改善显著。
关键词
轨道交通
短时客流预测
长短时记忆神经网络
集合经验模态分解
贝叶斯优化算法
Keywords
rail transit
short-term passenger flow prediction
long short-term memory neural networks
ensemble empirical mode decomposition
Bayesian optimization algorithm
分类号
U491 [交通运输工程—交通运输规划与管理]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
地铁短时客流预测改进LSTM方法
亓晓雨
傅成红
《交通科技与经济》
2024
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