一种基于深度学习模型的地铁客流量预测方法及系统

本申请提供一种基于深度学习模型的地铁客流量预测方法及系统，所述方法包括：获取目标地铁站在第一时间段的客流量数据和站外天气数据；根据所述客流量数据和站外天气数据生成时域数据序列和频域数据序列，并将所述时域数据序列和频域数据序列进行数据拼接，生成时频域融合数据；将所述时频域融合数据和所述目标地铁站的站点类型输入至预设的客流量预测模型，以使所述客流量预测模型对所述时频域融合数据进行特征提取以及特征映射后，生成第二时间段的客流量预测数据，所述站点类型为双峰型站点、全峰型站点或无峰型站点；其中，所述客流量预测模型是根据历史时序数据集对初始预测模型进行训练获得，提高地铁站长时间段客流量预测的准确性。