基于小波包与长短时记忆融合的铁路旅客流量预测模型

被引：17

作者：

成强

机构：

[1] 重庆交通大学信息科学与工程学院

来源：

计算机系统应用 | 2018年 / 27卷 / 07期

关键词：

深度学习; 小波包分析; 长短时记忆神经网络;

D O I：

10.15888/j.cnki.csa.006391

中图分类号：

TP18 [人工智能理论]; U293.13 [];

学科分类号：

140502 [人工智能];

摘要：

短期铁路客运需求量的实时精准预测可以为实时调整客运服务结构提供依据.铁路旅客流量数据具有时变性、非线性和随机波动性等特点,传统的预测模型无法精准的预测短期内的客流量.本文提出一种基于小波包分解与长短时记忆融合的深度学习预测模型(WPA-LSTM),首先用小波包分解将原始客运量时间序列分解重构成多个不同尺度的低频和高频序列,然后分别针对各个子序列进行LSTM模型训练和预测,最后将各子序列的预测值叠加作为WPA-LSTM模型的输出.采用某高铁367天的日旅客流量数据对模型进行实验验证,并与季节性模型和基于经验模态的长短时记忆融合模型进行对比,实验结果表明,WPA-LSTM模型可有效提高铁路旅客流量预测的精度.

引用

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共 10 条

[1]

基于深度循环神经网络的时间序列预测模型 [J].