面向特殊事件的道路客运线路客流预测方法及系统

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面向特殊事件的道路客运线路客流预测方法及系统
申请号:CN202411133967
申请日期:2024-08-19
公开号:CN119358717A
公开日期:2025-01-24
类型:发明专利
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
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