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基于深度学习的城市轨道交通短期客流预测

摘要第4-5页
Abstract第5-6页
Acknowledgements第7-13页
Chapter 1: Introduction第13-21页
    1.1 Background第13-18页
        1.1.1 Short-term forecasting第16-17页
        1.1.2 Factors influencing passenger flow第17-18页
    1.2 Research scope and objective第18-21页
        1.2.1 Research scope第18-19页
        1.2.2 Research objective第19页
        1.2.3 Structure of thesis第19-21页
Chapter 2: Review of short-term forecasting methods in transportation studies第21-35页
    2.1 Literature Review第21-35页
        2.1.1 Overview第21-22页
        2.1.2 Parametric model第22-23页
        2.1.3 Non-parametric model第23-27页
        2.1.4 Deep architectures第27-28页
        2.1.5 Model fusion第28-29页
        2.1.6 Data disaggregation第29-31页
        2.1.7 Exogenous and endogenous factors第31-34页
        2.1.8 Summary of Chapter 2第34-35页
Chapter 3: Model development第35-51页
    3.1 Model selection第35-50页
        3.1.1 ARIMA第35-38页
        3.1.2 Random Forest第38-41页
        3.1.3 Support Vector Regression (SVR)第41-43页
        3.1.4 Artificial Neural Network第43-50页
    3.2 Summary of Section 3第50-51页
Chapter 4: Data第51-61页
    4.1 Data collection第51-52页
    4.2 Application of SCD in transportation第52页
    4.3 Dataset preparation第52-60页
        4.3.1 Feature selection第56-58页
        4.3.2 Dataset and Feature combination第58-59页
        4.3.3 Training and testing datasets第59-60页
    4.4 Summary of Section 4第60-61页
Chapter 5: Model specification第61-69页
    5.1 Environment第61页
    5.2 Preprocessing data第61-62页
    5.3 Hyperparameter selection第62页
    5.4 Model specification第62-67页
        5.4.1 SARIMA第62-65页
        5.4.2 LSTM第65-67页
    5.5 Model performance metrics第67页
    5.6 Summary of Section 5第67-69页
Chapter 6: Results and Discussions第69-97页
    6.1 Individual model result discussion第69-83页
        6.1.1 SARIMA第69-71页
        6.1.2 Random Forest第71-77页
        6.1.3 SVR第77-79页
        6.1.4 LSTM第79-83页
    6.2 Model performance comparison第83-96页
        6.2.1 Regular station (Inbound scenario)第83-85页
        6.2.2 Regular station (Outbound scenario)第85-87页
        6.2.3 Termini station (Inbound scenario)第87-90页
        6.2.4 Termini station (Outbound scenario)第90-92页
        6.2.5 Transfer station (Inbound scenario)第92-94页
        6.2.6 Transfer station (Outbound scenario)第94-96页
    6.3 Summary of this section第96-97页
Chapter 7: Conclusion第97-100页
Bibliography第100-108页

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