با سلام خدمت کاربران در صورتی که با خطای سیستم پرداخت بانکی مواجه شدید از طریق کارت به کارت (6037997535328901 بانک ملی ناصر خنجری ) مقاله خود را دریافت کنید (تا مشکل رفع گردد).
دسته بندی:
یادگیری عمیق - deep learning
سال انتشار:
2019
عنوان انگلیسی مقاله:
DeepPF: A deep learning based architecture for metro passenger flow prediction
ترجمه فارسی عنوان مقاله:
DeepPF: معماری مبتنی بر یادگیری عمیق برای پیش بینی جریان مسافر مترو
منبع:
Sciencedirect - Elsevier - Transportation Research Part C, 101 (2019) 18-34: doi:10:1016/j:trc:2019:01:027
نویسنده:
Yang Liu, Zhiyuan Liu⁎, Ruo Jia
چکیده انگلیسی:
This study aims to combine the modeling skills of deep learning and the domain knowledge in
transportation into prediction of metro passenger flow. We present an end-to-end deep learning
architecture, termed as Deep Passenger Flow (DeepPF), to forecast the metro inbound/outbound
passenger flow. The architecture of the model is highly flexible and extendable; thus, enabling
the integration and modeling of external environmental factors, temporal dependencies, spatial
characteristics, and metro operational properties in short-term metro passenger flow prediction.
Furthermore, the proposed framework achieves a high prediction accuracy due to the ease of
integrating multi-source data. Numerical experiments demonstrate that the proposed DeepPF
model can be extended to general conditions to fit the diverse constraints that exist in the
transportation domain.
Keywords: Passenger flow prediction | Deep learning architecture | Domain knowledge
قیمت: رایگان
توضیحات اضافی:
تعداد نظرات : 0