一种公交短时客流预测方法及相关设备

本发明公开了一种公交短时客流预测方法及相关设备，通过采集公交多源数据，综合考虑时间、空间及外部等多种因素对公交客流的影响，构建了多源特征数据集，为建立高精度预测模型提供了全面而丰富的数据基础。将处理后的公交多源数据输入公交客流预测模型中，能够得到公交短时客流的预测结果。本发明提出的公交客流预测模型基于CNN‑LSTM深度学习组合模型，该组合模型不仅能够有效提取公交站点客流数据的空间特征，还能准确捕捉其时间序列上的动态变化，从而实现了对公交站点短时客流的精准预测。本发明所提出的公交短时客流预测方法丰富了公交站点客流预测的方法体系，有效解决了现有研究对客流预测考虑影响因素不全面、模型适用不广泛的问题。