基于优化的ICEEMDAN和双向时间卷积网络的乘客流量预测方法

基于优化后的ICEEMDAN‑双向时间卷积网络模型的地铁乘客流量预测方法，包括以下步骤：采集地铁乘客流量的人次数据，进行缺失值处理；将缺失值处理的数据输入到优化后的ICEEMDAN分解对数据进行分解；对分解数据后的数据进行批量归一化后，将得到的数据分别输入到双向时间卷积网络模型进行模型参数的训练，分别通过因果膨胀卷积层、线性激活层、丢弃层、残差连接对数据进行特征的提取；全连接层分别输出预测值；反归一后累加分解数据的预测值，得到最终的预测结果。将测试集输入训练好的预测模型，生成最终的地铁乘客流量预测结果。本发明基于优化的ICEEMDAN‑双向时间卷积网络模型的地铁乘客流量预测方法，能够较好地预测地铁乘客流量未来的变化趋势，提高了乘客流量预测的精度，具有良好的适应性。为制定客流管理策略提供决策支持。