【摘 要】
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结合模糊聚类、径向基神经网络和卷积神经网络,利用深度学习框架,构建了一种具有时间序列特征的轮渡客流量预测模型。首先,运用模糊聚类方法把输入的轮渡客流量数据进行聚类,
【基金项目】
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中国艺术职业教育学会科研项目(CEFA20200018ND)
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结合模糊聚类、径向基神经网络和卷积神经网络,利用深度学习框架,构建了一种具有时间序列特征的轮渡客流量预测模型。首先,运用模糊聚类方法把输入的轮渡客流量数据进行聚类,聚类结果为每条模糊规则对应一个聚类数据集。接着,构建多个径向基神经网络—卷积神经网络回归器。在该回归器中,模糊聚类的数据集被转化为高维空间数据,并运用此高维数据训练卷积神经网络。最后,使用训练好的多个回归器对数据进行预测,各个回归器的预测值的均值作为预测模型的最终结果。以福州市琅岐码头的客运数据为对象,对所提出的预测模型进行验证,结果表明提出的
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