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论文首先对北京地铁自动售检票系统(AutomaticFairCollectionSystem,AFC)的客流数据进行数据预处理,随后建立了长短期记忆(LSTM)神经网络和卷积神经网络(CNN)模型,利用模型分别对地铁客流量进行精准预测。最后结合Teradata大数据环境,编写基于B/S架构...
其次给出了城市轨道交通客流预测的体系框架以及关键技术,并对系统的具体实现给出了整体设计。最后该系统以J2EE为技术平台,实现了系统的主要功能模块并给出了详细的展示,并对北京地铁1号线客流预测结果进行分析。文章末尾对论文工作进行了总结和展望。
首都经济贸易大学硕士学位论文THESISOFMASTERDEGREE论文题目：地铁短时客流量预测预警研究学号：！QQ8111111完成日期：——201i－3－1独创性声明mIIlqlltilll1llllllq111111IIIY1951342本人郑重声明：今所呈交的《地铁短时客流量预测预警研究》论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的...
为充分揭示数据特征，本文将地铁客流量的原始数据按进出站处理成两个数据集(表3-4)，每条记录代表该站点从4:00-23:00的客流量情况，客流量数值为14天工作日的平均客流量，在此基础上，还北京市部分地铁站点2013年3月1日刷卡数据Tab.1Examples
长安大学博士学位论文摘要城市轨道交通项目的规划与设计中很多重要问题的判断与决策都需要通过客流预测提供数据支持。但是就目前客流预测结果来看，城市轨道交通客流的预测结果与实际客流之间存在较大差异，有的甚至相差数倍，不同研究机构对同一条轨道交通线路的客流预测结果之间...
城市轨道交通客流预测与分析方文论文,分析,方法,与方法,预测和分析,预测方法,客流预测,轨道交通,反馈意见豆丁首页社区企业工具创业微案例会议热门频道工作总结作文股票医疗文档分类
工程硕士学位论文基于时间序列的铁路客流量预测软件工程校内指导教师张平健教授校外指导教师软件学院论文提交日期2017RailwayPassengerTrafficBasedTimeSeriesDissertationSubmittedMasterCandidate：PanshanSupervisor：Prof...
1.赛题背景分析地铁站的历史刷卡数据，预测站点未来客流量变化，挖掘出行规律提供2019.1.1-2019.1.25共81个站点的刷卡数据记录，以及路网地图（邻接关系），预测未来一天各站点的逐十分钟累积进出站人次2.
第1期周庆梅,等:地铁乘客流量短时预测方法综述地铁西单站换乘通道预测了一周内早高峰时期的短时客流量。张智勇等[10]提出了一种改进的卡尔曼滤波模型对地铁站台的客流量进行短时预测。
计算机论文论文，基于数据融合的地铁客流量预测毕业论文论文样本，在线游览或下载，科教论文网海量论文供你参考：摘要:为了更加准确地预测城市地铁交通中动态变化
论文首先对北京地铁自动售检票系统(AutomaticFairCollectionSystem,AFC)的客流数据进行数据预处理,随后建立了长短期记忆(LSTM)神经网络和卷积神经网络(CNN)模型,利用模型分别对地铁客流量进行精准预测。最后结合Teradata大数据环境,编写基于B/S架构...
其次给出了城市轨道交通客流预测的体系框架以及关键技术,并对系统的具体实现给出了整体设计。最后该系统以J2EE为技术平台,实现了系统的主要功能模块并给出了详细的展示,并对北京地铁1号线客流预测结果进行分析。文章末尾对论文工作进行了总结和展望。
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为充分揭示数据特征，本文将地铁客流量的原始数据按进出站处理成两个数据集(表3-4)，每条记录代表该站点从4:00-23:00的客流量情况，客流量数值为14天工作日的平均客流量，在此基础上，还北京市部分地铁站点2013年3月1日刷卡数据Tab.1Examples
长安大学博士学位论文摘要城市轨道交通项目的规划与设计中很多重要问题的判断与决策都需要通过客流预测提供数据支持。但是就目前客流预测结果来看，城市轨道交通客流的预测结果与实际客流之间存在较大差异，有的甚至相差数倍，不同研究机构对同一条轨道交通线路的客流预测结果之间...
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工程硕士学位论文基于时间序列的铁路客流量预测软件工程校内指导教师张平健教授校外指导教师软件学院论文提交日期2017RailwayPassengerTrafficBasedTimeSeriesDissertationSubmittedMasterCandidate：PanshanSupervisor：Prof...
1.赛题背景分析地铁站的历史刷卡数据，预测站点未来客流量变化，挖掘出行规律提供2019.1.1-2019.1.25共81个站点的刷卡数据记录，以及路网地图（邻接关系），预测未来一天各站点的逐十分钟累积进出站人次2.
第1期周庆梅,等:地铁乘客流量短时预测方法综述地铁西单站换乘通道预测了一周内早高峰时期的短时客流量。张智勇等[10]提出了一种改进的卡尔曼滤波模型对地铁站台的客流量进行短时预测。
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