多元经验模态分解_交通运输｜基于小波分解和长短时记忆网络的地铁进站量短时预测...

山东科学 ›› 2019, Vol. 32 ›› Issue (4): 56-63.doi: 10.3976/j.issn.1002-4026.2019.04.008

摘要： 针对城市地铁车站进站客流量短时预测问题，提出了小波分解和长短时记忆网络(LSTM)相结合的组合预测模型，小波分解和重构可以有效处理数据的波动性，长短时记忆网络可以学习时序信息。以北京地铁西直门站为实例，实现了组合模型对进站量的预测，发现本方法能够得到比较准确的预测效果，平均绝对百分误差为5.48%，与单独使用LSTM和经验模态分解与LSTM结合这两种方法相比分别下降了8.59%和2.94%，表明本方法有更好的预测精度。

关键词: 地铁进站量, 短时预测, 小波分解, 长短时记忆网络, 组合模型

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