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2025-03-13 发布于广东
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基于多分支递归神经网络的城市轨道交通短时客流预测模型研究.docx

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基于多分支递归神经网络的城市轨道交通短时客流预测模型研究

基于多分支递归神经网络的城市轨道交通短时客流预测模型研究（1）

一、内容概括．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

研究背景与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5

国内外研究现状．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6

研究内容与方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6

论文结构安排．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7

二、城市轨道交通客流特征分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8

客流基本特性．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9

客流时空分布特性．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10

客流影响因素分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11

三、多分支递归神经网络理论．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11

神经网络概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12

递归神经网络原理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13

多分支神经网络结构．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15

四、基于多分支递归神经网络的客流预测模型构建．．．．．．．．．．．．．．15

数据预处理及特征提取．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16

模型架构设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17

模型训练与优化策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18

五、短时客流预测模型应用及实证研究．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19

数据收集与预处理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20

模型训练及参数设置．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21

预测结果分析与评估．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22

六、模型对比分析与改进方向探讨．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22

与其他预测模型对比分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23

模型性能评估指标及方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24

模型改进方向及挑战．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26

七、总结与展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27

研究成果总结．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27

实践应用前景展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．28

研究不足与展望建议．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．29

基于多分支递归神经网络的城市轨道交通短时客流预测模型研究（2）

一、内容概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．30

研究背景与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．31

国内外研究现状．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．31

研究内容与方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．33

论文结构安排．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．34

二、城市轨道交通客流特征分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．34

三、多分支递归神经网络理论概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．35

递归神经网络基本原理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．36

多分支神经网络结构．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．37

模型训练与优化方法．．．．．．．．．．．．．

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