基於人工智慧的城市軌道交通短時客流預測

內容簡介

內容：本書構建了包括城市軌道交通常態與非常態場景下車站級和網路級短時進站流預測、短時OD流預測、短時斷面流預測、以軌道交通為骨幹的多模式交通短時客流預測、基於計算機視覺的軌道交通站內關鍵設施處短時客流預測等在內的一整套智慧型城市軌道交通短時客流預測體系。具體章節內容安排如下：第1章為緒論。第2章為城市軌道交通車站級常態短時進站流預測。第3章為城市軌道交通網路級常態短時進站流預測。第4章為城市軌道交通車站級與網路級非常態短時進站流預測。第5章為城市軌道交通車站級與網路級短時OD流預測。第6章為城市軌道交通網路級短時斷面流預測。第7章為以軌道交通為骨幹的多模式交通短時客流預測。第8章為基於計算機視覺的城市軌道交通站內短時客流預測。

讀著對象：本書主要面向城市軌道交通運營管理部分科研人員，廣大從事交通大數據分析、機器學習或深度學習的專業人員，從事高等教育的專任教師，高等院校的在讀學生及相關領域的廣大科研人員，可作為各高等院校交通運輸、交通工程等專業的本科生和研究生教材。

特色：隨著大數據、人工智慧等技術的興起，利於人工智慧方法進行短時客流預測的研究興起，然而目前國內鮮有利用人工智慧方法針對城市軌道交通進行短時客流預測的專著，本書為當前鮮有的利用人工智慧進行城市軌道交通短時客流預測方法的專著，構建了一整套包括城市軌道交通常態與非常態場景下車站級和網路級短時進站流預測、短時OD流預測、短時斷面流預測、以軌道交通為骨幹的多模式交通短時客流預測、基於計算機視覺的軌道交通站內關鍵設施處短時客流預測等在內的一整套智慧型城市軌道交通短時客流預測體系。

圖書目錄

第1章緒論

1.1研究背景及意義

1.2相關概念

1.3面臨的問題

1.4本書研究內容

第2章城市軌道交通車站級常態短時進站流預測

2.1概述

2.2客流空間特徵挖掘

2.2.1基於兩步K-means算法的車站聚類

2.2.2基於車站類別的客流特徵分析

2.3客流時間特徵挖掘

2.3.1客流時間序列相似性度量

2.3.2客流時間序列平穩性檢驗

2.3.3客流時間序列可預測性評估及分析

2.4基於聚類和LSTM的車站級短時進站流預測

2.4.1問題及數據簡介

2.4.2基於聚類的LSTM模型

2.4.3模型配置

2.4.4預測結果分析

2.5基於元學習的新開車站或線路短時進站流預測

2.5.1問題及數據簡介

2.5.2基於元學習的LSTM模型

2.5.3模型配置

2.5.4預測結果分析

基於人工智慧的城市軌道交通短時客流預測

基本介紹

內容簡介

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