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摘 要:本发明涉及一种基于通信数据和神经网络的实时地铁人流密度预测方法,属于大数据与深度学习技术领域。包括数据预处理、构建和训练权值共享循环神经网络模型、实时预测地铁人流密度三个步骤,先构建地铁进出站数据集B,对一定距离范围内的通信数据进行清洗得到数据集C,以K个地铁站为聚类中心对数据集C进行处理,统计每类包含的乘客数p并作为t时刻的潜在乘客;组合数据集B、C,得到数据集A(t);再构建和训练权值共享循环神经网络模型,输入A(t),计算t时刻下的隐藏层神经元输出ht,然后计算共享层的输出st,最终计算输出yt,即可。本发明可以准确、快速地给出实时的地铁人流密度的预测,包括地铁站附近特殊情况下的人流密度预测。
著 录 项:
专利/申请号: | CN201810782663.1 | 专利名称: | 一种基于通信数据和神经网络的实时地铁人流密度预测方法 |
申请日: | 2018-07-16 | 申请/专利权人 | |
专利类型: | 发明 | 地址: | |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G06Q10/04搜分类 轨道交通搜索 |
公开/公告日: | 转让价格: | 面议 | |
公开/公告号: | 交易状态: | 等待洽谈 搜索相似专利 |
交易方 | 企业 | 个人 |
买家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(签字) |
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卖家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(需申请人签字) |
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日期 | 法律信息 | 备注 |