[发明专利]一种基于STL-LSTM的地铁客流预测方法

摘要

本发明涉及一种基于STL‑LSTM的地铁客流预测方法，首先，计算统计周期内的地铁客运量数据；使用STL加法模型对地铁客运量数据进行分解，得到3个分解序列；接着，设定LSTM参数，建立LSTM预测模型。对3个分解序列使用相同参数的LSTM模型进行训练，并进行测试集预测。然后，把3个分解序列的测试集预测结果相加得到地铁数据测试集的预测结果，计算平均相对误差；修改分解周期及时间步长，重复上述过程，平均相对误差基本稳定时停止修改；最后，用测试集平均相对误差最小的模型对得到的3个序列的预测步长后的客运量进行预测，将结果相加，得到最终预测结果。本发明可以提升对地铁客流预测的精度。