【摘 要】
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针对区域客流量波动性强、复杂非线性的特征,易受到季节性影响,并且单一神经网络模型无法同时学习时间与空间相关性问题,通过对区域客流量影响因素分析,结合残差网络和全连接
【机 构】
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西安建筑科技大学信息与控制工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(61701388),陕西省自然科学基础研究计划资助项目(2018JM6080),西安市科技局科技创新引导项目(201805033YD11CG17(1),201805033YD11CG17(2))
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针对区域客流量波动性强、复杂非线性的特征,易受到季节性影响,并且单一神经网络模型无法同时学习时间与空间相关性问题,通过对区域客流量影响因素分析,结合残差网络和全连接网络,提出了用于区域客流量预测的改进Quad-ResNet模型;Quad-ResNet模型融合了4个残差网络和一个全连接网络,该模型通过深层次的卷积学习空间相关性,结合4个残差网络学习时间邻近性、相似性、周期性、趋势性,使用全连接网络学习季节性影响;将Quad-ResNet模型与LSTM、CNN、STResNet模型在同一数据集上进行区域客流量
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