![](/images/graphics-bg.png)
Mass Rapid Transit System Passenger Traffic Forecast Using a Re-Sample Recurrent Neural Network
المؤلفون المشاركون
Xue, Xingsi
Hu, Rong
Chiu, Yi-Chang
Hsieh, Chih-Wei
Zou, Fumin
Liao, Lyuchao
Chang, Tang-Hsien
المصدر
Journal of Advanced Transportation
العدد
المجلد 2019، العدد 2019 (31 ديسمبر/كانون الأول 2019)، ص ص. 1-14، 14ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2019-05-12
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
14
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
In this study, we developed a model re-sample Recurrent Neural Network (RRNN) to forecast passenger traffic on Mass Rapid Transit Systems (MRT).
The Recurrent Neural Network was applied to build a model to perform passenger traffic prediction, where the forecast task was transformed into a classification task.
However, in this process, the training dataset usually ended up being imbalanced.
To address this dataset imbalance, our research proposes re-sample Recurrent Neural Network.
A case study of the California Mass Rapid Transit System revealed that the model introduced in this work could timely and effectively predict passenger traffic of MRT.
The measurements of passenger traffic themselves were also studied and showed that the new method provided a good understanding of the level of passenger traffic and was able to achieve prediction accuracy upwards of 90% higher than standard tests.
The development of this model adds value to the methodology of traffic applications by employing these Recurrent Neural Networks.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Hu, Rong& Chiu, Yi-Chang& Hsieh, Chih-Wei& Chang, Tang-Hsien& Xue, Xingsi& Zou, Fumin…[et al.]. 2019. Mass Rapid Transit System Passenger Traffic Forecast Using a Re-Sample Recurrent Neural Network. Journal of Advanced Transportation،Vol. 2019, no. 2019, pp.1-14.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1170253
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Hu, Rong…[et al.]. Mass Rapid Transit System Passenger Traffic Forecast Using a Re-Sample Recurrent Neural Network. Journal of Advanced Transportation No. 2019 (2019), pp.1-14.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1170253
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Hu, Rong& Chiu, Yi-Chang& Hsieh, Chih-Wei& Chang, Tang-Hsien& Xue, Xingsi& Zou, Fumin…[et al.]. Mass Rapid Transit System Passenger Traffic Forecast Using a Re-Sample Recurrent Neural Network. Journal of Advanced Transportation. 2019. Vol. 2019, no. 2019, pp.1-14.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1170253
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1170253
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
![](/images/ebook-kashef.png)
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر
![](/images/kashef-image.png)