基于深度学习的地铁短时客流量预测模型设计与实现被引量：1

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摘要为提高地铁服务质量和运行效率,保证运行安全,需要对地铁短时客流进行预测。文章基于深度学习理论,提出GA-SVM预测模型和PSO-SVM预测模型,通过对模型预测效果的试验分析,PSO-SVM预测模型更合理,预测误差为24.08%,能够对地铁短时客流完成预测,提高地铁的运行效率,保证服务质量,具有较好的应用价值。

作者李世星陈明玉李国强

机构地区广州地铁集团有限公司广州新科佳都科技有限公司

出处《电脑知识与技术》 2025年第11期25-27,共3页 Computer Knowledge and Technology

关键词地铁短时客流深度学习 GA-SVM PSO-SVM

分类号 U293.13 [交通运输工程—交通运输规划与管理]

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