摘要
本发明公开了面向特殊事件的客运枢纽客流预测方法及系统,涉及信息化技术领域。本发明通过筛选整合事件属性数据、历史客流数据、天气数据等多源异构数据,系统地提取出关键性特征,更加全面地了解影响客流变化的各种因素,为预测模型提供更加丰富的输入信息。其次,利用深度学习算法,自动学习不同数据源之间的复杂关系,无需针对各类枢纽手动设计不同预测模型,端到端的捕捉各类枢纽客流的非线性变化和时空特性。最后,通过多源数据融合,构建出更加鲁棒和可靠的预测模型,提高预测的准确性和稳定性,为交通管理部门提供更加科学、便捷的决策支持。
技术关键词
客流预测系统
客流预测方法
站点
深度强化学习
节假日信息
数据采集模块
特征选择
事件特征
网络特征
社交
比值特征
线路
深度学习技术
深度学习算法
活动特征
天气
文本
系统为您推荐了相关专利信息
神经网络模型
客流预测方法
手机信令数据
矩阵
分时段
迷你时隙
统计信道状态信息
切片
时延抖动
深度强化学习模型
隐私保护方法
车辆调度方法
智能调度模型
车辆历史轨迹
深度强化学习
变电站三维模型
三维激光扫描仪
视觉融合方法
空间坐标信息
三维坐标信息