[发明专利]一种基于W-BiLSTM的轨道交通短时客流量预测方法

摘要

本申请提供一种基于W‑BiLSTM的轨道交通短时客流量预测方法，获取城市轨道交通客流量的时间序列历史数据作为样本数据；对样本数据预处理，并归一化；通过小波神经网络对样本数据进行小波分解和单支重构，得到训练数据和测试数据；对BiLSTM神经网络模型初始化，设定BiLSTM神经网络模型的机构及超参数，输入训练数据构建并训练预测模型；当达到期望误差或预设迭代次数时，选取最优BiLSTM神经网络模型对测试数据进行预测，得到预测值；根据均方根误差和平均绝对百分比误差作为评价指标对预测值误差分析；以捕获轨道交通短时客流量变化规律，更精准的预测未来城市道路的速度，可应用于智能交通、智慧城市建设。为避免出行拥堵，保障居民出行安全和效率提供数据支撑。