基于异构数据特征的城市轨道交通OD客流短时预测方法.pdf
<h3>一、基本信息</h3><p>文档名称：基于异构数据特征的城市轨道交通OD客流短时预测方法</p>
<p>文档格式：pdf格式</p>
<p>文档大小：1.94MB</p>
<p>总页数：32页</p>
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<h3>二、简介</h3>
<p>《基于异构数据特征的城市轨道交通OD客流短时预测方法》是一篇聚焦于城市轨道交通客流预测的研究论文。该文针对传统方法在处理多源异构数据时的不足，提出了一种融合多种数据特征的短时客流预测模型。通过整合车站进出站数据、列车运行数据以及天气、节假日等外部因素，提升预测精度。研究采用先进的机器学习算法，有效捕捉客流变化的时空特征，为城市交通管理提供了科学依据和技术支持。该方法在实际应用中表现出良好的适应性和准确性，对优化运营调度和提升乘客体验具有重要意义。</p>
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<h3>三、预览</h3>
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