[发明专利]基于深度学习的地铁进出站客流预测方法在审
| 申请号： | 202111572571.9 | 申请日： | 2021-12-21 |
| 公开（公告）号： | CN114241385A | 公开（公告）日： | 2022-03-25 |
| 发明（设计）人： | 张奕男;袁广超;张广宇;何绪兰;马清文;朱志祥;宋振江;管观洋 | 申请（专利权）人： | 卡斯柯信号有限公司 |
| 主分类号： | G06V20/40 | 分类号： | G06V20/40;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G06V20/52;G06V10/774 |
| 代理公司： | 上海元好知识产权代理有限公司 31323 | 代理人： | 曹媛;张双红 |
| 地址： | 200070 上海市静安区*** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于深度学习的地铁进出站客流预测方法，包括：获取多个目标地铁站历史进出站客流量数据；以预设时长为单位划分时段，从时间和空间维度提取所述目标地铁站在各个时段内进/出站客流量的若干特征，得到各个训练样本；采用所述训练样本对深度学习神经网络模型进行训练，得到所述目标地铁站的进/出站客流预测模型；采用所述进/出站客流预测模型对各个所述目标地铁站的进/出站客流进行预测。本发明应用了大数据技术和深度学习算法，能够准确预测地铁站进出站客流量情况。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 地铁 进出 客流 预测 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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