A Hybrid Spatiotemporal Deep Learning Model for Short-Term Metro Passenger Flow Prediction
المؤلفون المشاركون
Bao, Jie
He, Jie
Hong, Qiong
Shi, Xiaomeng
Zhang, Hao
المصدر
Journal of Advanced Transportation
العدد
المجلد 2020، العدد 2020 (31 ديسمبر/كانون الأول 2020)، ص ص. 1-12، 12ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2020-05-30
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
12
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
The primary objective of this study is to predict the short-term metro passenger flow using the proposed hybrid spatiotemporal deep learning neural network (HSTDL-net).
The metro passenger flow data is collected from line 2 of Nanjing metro system to illustrate the study procedure.
A hybrid spatiotemporal deep learning model is developed to predict both inbound and outbound passenger flows for every 10 minutes.
The results suggest that the proposed HSTDL-net achieves better prediction performance on suburban stations than on urban stations, as well as generating the best prediction accuracy on transfer stations in terms of the lowest MAPE value.
Moreover, a comparative analysis is conducted to compare the performance of proposed HSTDL-net with other typical methods, such as ARIMA, MLP, CNN, LSTM, and GBRT.
The results indicate that, for both inbound and outbound passenger flow predictions, the HSTDL-net outperforms all the compared models on three types of stations.
The results suggest that the proposed hybrid spatiotemporal deep learning neural network can more effectively and fully discover both spatial and temporal hidden correlations between stations for short-term metro passenger flow prediction.
The results of this study could provide insightful suggestions for metro system authorities to adjust the operation plans and enhance the service quality of the entire metro system.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Zhang, Hao& He, Jie& Bao, Jie& Hong, Qiong& Shi, Xiaomeng. 2020. A Hybrid Spatiotemporal Deep Learning Model for Short-Term Metro Passenger Flow Prediction. Journal of Advanced Transportation،Vol. 2020, no. 2020, pp.1-12.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1175647
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Zhang, Hao…[et al.]. A Hybrid Spatiotemporal Deep Learning Model for Short-Term Metro Passenger Flow Prediction. Journal of Advanced Transportation No. 2020 (2020), pp.1-12.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1175647
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Zhang, Hao& He, Jie& Bao, Jie& Hong, Qiong& Shi, Xiaomeng. A Hybrid Spatiotemporal Deep Learning Model for Short-Term Metro Passenger Flow Prediction. Journal of Advanced Transportation. 2020. Vol. 2020, no. 2020, pp.1-12.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1175647
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1175647
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
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