【摘 要】
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近年来，城市轨道交通建设规模不断提升，随之而来的是大量客流涌入城市轨道交通系统。城市轨道交通短时客流预测对保证地铁正常运营，优化地铁线网结构，构建智慧轨道交通出行有着积极作用。城市轨道交通短时客流多数情况为可预知常规客流，具有时间周期性，又根据地铁站所处区域具有独特的客流特点。因此，考虑客流的时间周期性以及不同地铁站的区域独特性，基于K-means聚类算法、LSTM（长短时记忆神经网络）以及误差模
【机 构】
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北京联合大学城市轨道交通与物流学院
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近年来，城市轨道交通建设规模不断提升，随之而来的是大量客流涌入城市轨道交通系统。城市轨道交通短时客流预测对保证地铁正常运营，优化地铁线网结构，构建智慧轨道交通出行有着积极作用。城市轨道交通短时客流多数情况为可预知常规客流，具有时间周期性，又根据地铁站所处区域具有独特的客流特点。因此，考虑客流的时间周期性以及不同地铁站的区域独特性，基于K-means聚类算法、LSTM（长短时记忆神经网络）以及误差模型（ecm），提出短时客流预测的K-LSTM-ecm深度学习模型，并进行试验寻找最优参数。最后以北京地铁回龙观站进站数据为例验证模型效果，并对比LSTM、K-LSTM模型。结果表明K-LSTM-ecm模型在效果上优于LSTM、K-LSTM模型。
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