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《基于LSTM模型的城市公交客流预测研究》

一、引言

随着城市化进程的加速和交通网络的日益完善，城市公交作为城市交通的重要组成部分，其客流量预测对于提高公交运营效率、优化线路规划以及提升乘客出行体验具有重要意义。传统的客流预测方法往往依赖于历史数据和经验规则，难以准确预测复杂多变的客流变化。近年来，随着深度学习技术的发展，基于LSTM（长短期记忆）模型的客流预测方法逐渐成为研究热点。本文旨在研究基于LSTM模型的城市公交客流预测方法，为提高公交运营效率和优化线路规划提供理论支持。

二、研究背景与意义

城市公交客流预测是城市交通规划和管理的重要环节。准确预测客流量有助于公交企业合理安排车辆和驾驶