【摘 要】
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在地铁车站这种人员密集的场景中,预测未来一段时间内的环境参数变化对于列车正常运行和乘客安全有重要意义。和传统的点预测方法相比,提出了一种基于自回归循环LSTM网络的概
【机 构】
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北方工业大学信息学院,北京航空航天大学航空科学与工程学院
【基金项目】
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国家重点研发计划(2017YFB1201100)资助项目,辽宁省“兴辽英才计划”项目资助(XLYC1802092)
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在地铁车站这种人员密集的场景中,预测未来一段时间内的环境参数变化对于列车正常运行和乘客安全有重要意义。和传统的点预测方法相比,提出了一种基于自回归循环LSTM网络的概率预测方法。不同于点预测,概率预测给出预测变量在下一时刻的概率密度函数,考虑了地铁车站环境参数预测的不确定性,对于站内提前、可靠对紧急情况做出反应有重要的意义。提出的预测模型,将预测变量的历史数据和车站外部环境参数作为输入变量来预测的环境参数的下一时刻的概率密度函数,进而得到下一时刻该环境参数的变化范围和分位数等信息。为了验证所提方法的准确性
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