基于IPSO-LSTM组合模型的城市轨道交通短时客流预测

摘要

准确的短时客流预测能够为城市轨道交通的良好运营提供保障,为提高预测的精度,提出将IPSO算法和LSTM模型进行组合,构建城市轨道交通短时客流预测模型。针对PSO算法不能很好地区分全局搜索和局部搜索,易陷入局部极值的问题,引入自适应变化的惯性权重和时间因子,动态调整粒子的移动步长,提高PSO算法全局搜索的能力;借鉴遗传算法中的变异机制,引入自适应变异函数,使PSO算法具有跳出局部范围的能力。利用IPSO算法对LSTM模型的迭代次数、学习率和隐含层的神经元个数进行寻优,构建IPSO-LSTM组合预测模型,对城市轨道交通短时客流进行预测,并与BP,LSTM,PSOLSTM共3种短时客流预测模型进行对比,在针对工作日和非工作日客流的预测中,结果显示IPSO-LSTM模型的预测误差最小,具有较好的预测效果。