基于深度学习的城市轨道交通短时客流起讫点预测

摘要

提出了一种基于门控循环单元(GRU)神经网络的城市轨道交通短时客流OD(起讫点)预估模型。以实际数据为例,引入同期天气数据,对工作日的数据进行训练预测,并与长短期记忆(LSTM)神经网络模型进行对比。预测结果表明:相对于LSTM模型,GRU模型不仅模型简单、收敛速度明显较快,而且在预估误差和预测稳定性等方面也略优,更适于短时客流OD的快速预测。