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申请/专利权人：重庆公共运输职业学院;重庆理工大学
摘要：本发明涉及数据处理技术领域，具体涉及一种基于深度学习的城市轨道交通短时OD流预测系统及方法，包括针对城市轨道交通短时OD流预测存在问题进行分析，得到分析结果，并获取地铁AFC刷卡数据；对所述地铁AFC刷卡数据进行预处理，得到预处理数据；基于所述分析结果和所述预处理数据构建图卷积神经网络以及二维卷积神经网络并引入注意力机制，得到深度学习算法模型；采用评价指标对所述深度学习算法模型评价和优化，得到预测模型；使用所述预测模型进行预测，得到预测结果。解决了现有的城市轨道交通短时OD流预测的效果较差的问题。
主权项：1.一种基于深度学习的城市轨道交通短时OD流预测方法，其特征在于，包括以下步骤：针对城市轨道交通短时OD流预测存在问题进行分析，得到分析结果，并获取地铁AFC刷卡数据；对所述地铁AFC刷卡数据进行预处理，得到预处理数据；基于所述分析结果和所述预处理数据构建图卷积神经网络以及二维卷积神经网络并引入注意力机制，得到深度学习算法模型；采用评价指标对所述深度学习算法模型评价和优化，得到预测模型；使用所述预测模型进行预测，得到预测结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 重庆公共运输职业学院 重庆理工大学 基于深度学习的城市轨道交通短时OD流预测系统及方法
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