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自适应时空分层网络在城市轨道交通站点客流预测中的应用

目录

自适应时空分层网络在城市轨道交通站点客流预测中的应用（1）．．4

内容综述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

1.1研究背景．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5

1.2研究意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5

1.3文献综述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7

1.4研究方法概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9

自适应时空分层网络理论基础．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10

2.1时空数据模型．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11

2.2分层网络结构．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12

2.3自适应调整机制．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14

基于自适应时空分层网络的城市轨道交通站点客流预测模型构建

3.1模型框架设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16

3.2特征提取与处理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17

3.3模型参数优化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18

3.4模型验证与评估．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19

实证分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20

4.1数据来源与预处理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21

4.2模型在实际案例中的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23

4.3结果分析与讨论．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24

4.4与传统方法的对比分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25

自适应时空分层网络在城市轨道交通客流预测中的优势．．．．．．．27

5.1精准性．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．28

5.2实时性．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．29

5.3可扩展性．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．30

5.4稳定性．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．31

模型优化与改进．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．32

6.1模型复杂度降低．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．33

6.2模型训练效率提升．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．34

6.3模型泛化能力增强．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．35

应用前景与展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．37

7.1模型在实际运营中的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．38

7.2模型在其他领域的拓展．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．39

7.3未来研究方向．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．40

自适应时空分层网络在城市轨道交通站点客流预测中的应用（2）．42

内容概览．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．42

1.1研究背景．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．43

1.2研究意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．44

1.3文献综述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4