文章信息本周阅读的论文是题目为《Forecasting the subway passenger flow under event occurrences with multivariate disturbances》的一篇2021年发表在《Expert Systems With Applications》涉及突发事件下地铁客流预测的文章。摘要地铁客流预测在交通规划和运营中具有重要意义。演唱会、体
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2024-01-08 13:00:47
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项目简介地铁人流量预测项目背景项目宗旨项目简介01数据清洗；02特征提取；03数据初步分析；04数据深度分析05数据模型的创建；06数据模型的评估07模型的优化改进08引入复杂模型——XGBoost 地铁人流量预测项目背景为了帮助纽约市的地铁运输管理局（MTA）省钱并使地铁更安全；为了更准确地预测每日将有多少人访问某些地铁站点，从而让MTA更好地分配员工并预测否则会出乎意料的高峰期。项目宗旨预测
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2023-10-28 12:43:37
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# 地铁客流预测的Python实现指南
在现代城市中，客流预测是提升地铁运输效率、优化资源配置的重要手段。本文将指导你如何使用Python实现一个简单的地铁客流预测模型。我们将从数据准备、特征选择、模型训练到评估结果，逐步进行详细讲解。
## 整体流程
下面是实现地铁客流预测的流程表：
| 步骤 | 描述 |
| --
## 深度学习地铁客流预测指南
地铁客流预测是智能交通系统中极为重要的一环，它可以帮助地铁公司合理安排运力、优化调度，提高乘客的出行体验。本文将为刚入行的小白开发者提供一个详尽的流程，逐步教会他如何实现一个深度学习的地铁客流预测模型。
### 整体流程
下面是一个关于实现地铁客流预测的整体流程表：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 数据收集 |
|
1.文章信息本周阅读的论文是题目为《Transformer Based Spatial-Temporal Fusion Network for Metro Passenger Flow Forecasting》的一篇2021年发布在International Conference on Automation Science and Engineering (CASE)会议上的基于时空Transfo
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2023-10-20 23:42:28
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（一）、选题的背景为什么要选择此选题？要达到的数据分析目标是什么？从社会、经济、技术、数据来源等方面进行描述（200 字以内）（10 分） 地铁行业蓬勃发展的世纪，它不占用城市宝贵土地和空间，既不对地面构成任何环境污染，又可以为乘客躲避城市嘈杂烦躁的空间提供良好环境。乘坐过地铁的人，普遍都有这样的感觉，快捷、准时、方便、舒适。地铁要客流统计实时监控人数的变化，一旦发生大客流，就可以实行客
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2023-08-09 16:19:36
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1.文章简介本次介绍的是一篇2021年发表的名为《ConvolutionalNeural Network for Crowd Counting on Metro Platforms》的有关计算机视觉的文章2.摘要随着城市轨道交通的使用增加，地铁站台上的客流在高峰期往往会急剧增加，出于安全原因，监控这些地区的客流非常重要。为了解决地铁站台客流检测问题，文章提出了一种基于卷积神经网络的网络，称为MP(
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2024-01-02 15:25:13
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# 地铁客流分析与Python实现
随着城市化进程的加速，地铁逐渐成为人们日常出行的重要交通工具。如何有效分析客流量，提升地铁运营效率，成为交通管理部门的重要课题。本文将介绍如何使用Python进行地铁客流分析，并展示相关的状态图和类图。
## 1. 地铁客流的概念
地铁客流是指在特定时间段内通过地铁站的乘客数量。了解客流情况，有助于优化车次安排、降低拥堵、提高服务质量。
### 1.1
昨日是全国第8个“无车日”，也是我市地铁开通后首个“无车日”。我市交通部门透露，我市已规划将现有公交运营线网与地铁运营网络整合成立体综合通出行系统，同时扩大公共自行车等慢行系统的覆盖面，预计将投放5万辆自行车，为市民提供多元化的城市绿色低碳出行。 现状：公交每日客流120万人次 随着地铁时代的到来，公交和地铁是博弈还是竞合关系，始终备受关注。经过两个多月的运营跟踪分析后发现，许多市民在出行方式
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2023-10-16 16:07:32
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# 地铁乘客流量预测的实现指南
随着城市化的加速，地铁乘客流量预测变得尤为重要。本文将指导你如何利用Apache Spark进行地铁乘客流量的预测。预测乘客流量能够帮助交通部门优化资源配置，提高地铁服务质量。以下是实现这一目标的步骤：
## 流程概述
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 数据收集：获取地铁乘客流量历史数据 |
| 2 | 数据预处理
1 文章信息《Model and algorithm of coordinated flow controlling with station-based constraints in a metro system》是2021年发表在Transportation Research Part E上的一篇文章。2 摘要随着城市人口的增长和交通需求的快速增长，世界上许多大城市的地铁系统经常在高
向AI转型的程序员都关注了这个号????????????机器学习AI算法工程 公众号：datayx根据郑州市某年8-11月各地铁闸机刷卡数据来预测12月1-7日的地铁客流量。通过对数...
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2021-10-25 10:44:31
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文章目录1 前言1.1 实现目的2 数据集2.2 数据集概况2.3 数据字段3 实现效果3.1 地铁数据整体概况3.2 平均指标3.3 地铁2018年9月开通运营的线路3.4 客流量相关统计3.4.1 线路客流量排行3.4.2 站点客流量排行3.4.3 入站客流排行3.4.4 整体客流随时间变化趋势3.4.5 不同线路客流随时间变化3.4.6 不同线路的客流组成3.5 收入消费指标统计3.5.1
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2023-12-10 07:33:25
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摘要城市轨道交通客流预测是为轨道交通建设规模决策的主要依据，并在项目设计中起着重要作用。 随着我国轨道交通的建设发展，地铁已经成为公共出行的重要方式。在节假日、比赛、演出等重要事件发生时，地铁客流会面临巨大压力。郑州市某年8-11月各地铁闸机刷卡数据，从数据中可以根据交易类型提取出进出站状态。需预测12月1日-7日7天内每个站点的日客流量（交易类型为21、22次数之和），为节日安保、流控等提供预警
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2023-11-09 21:55:11
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离散数学技术报告（该报告不完整）实验题目：对南京地铁计价模型分析及最佳路径设计基于Python语言关键词: 城市交通; 地理信息系统; Dijkstra算法; 约束条件; 路径分析一．引言截至2022年10月，南京地铁已开通运营线路共有11条，包括1、2、3、4、10、S1、S3、S6、S7、S8及S9号线，均采用地铁系统，共193座车站（换乘站重复计算），地铁线路总长429.1千米，构成覆盖南京
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2024-06-07 22:42:37
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1.文章信息《Passenger flow control strategies for urban rail transit networks》是2020年发表在Applied Mathematical Modelling上的一篇文章。2.摘要由于现代城市的巨大交通需求，城市轨道交通拥堵问题日益严重。为了保证高峰时段车站服务的安全和质量，有必要采取一些合理有效的客流控制策略。本研究通过考虑时间依
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2024-01-03 16:52:02
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# 使用Python和NumPy预测客流量
客流量预测是许多领域的重要问题，例如城市交通规划、旅游业和零售业。在本文中，我们将介绍如何使用Python和NumPy库进行客流量预测，并提供代码示例来说明其实现过程。
## 客流量预测简介
客流量预测是指根据历史数据和相关特征，使用统计和机器学习技术来预测未来某个地点或区域的客流量。这对于决策者和规划者来说非常重要，因为他们可以根据预测结果来制定
原创
2023-12-13 14:45:43
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在现代的商业环境中，客流预测已成为零售店、交通运输和各类服务行业的一项重要数据分析任务。准确的客流预测不仅可以帮助商家做出更有效的决策，还可以为顾客提供更优质的服务。在这篇文章中，我们将深入探讨如何利用 Python 进行客流预测数据的处理，通过一个详细的复盘记录来分析我们的实践过程。
## 业务场景分析
许多企业都在积极探索如何提高销售和优化资源配置。这项工作往往依赖于对客流量的精准预测。为
文章名称：《Traffic Flow Prediction With Big Data: A Deep Learning Approach》 中科院吕宜生老师2015年发在IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems上的一篇文章（运输科技2区，IF:4.051）,被引807多次(可望不可及啊)。 01—Intro
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2024-08-24 17:05:19
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地铁客流预测是智能交通系统中缓解交通压力、协调运营时间、规划未来建设的战略性需求。基于图的神经网络在交通流预测问题中得到了广泛的应用。图卷积神经网络(GCN)根据已建立的连接捕获空间特征，但忽略了车站与乘客出行模式之间的高阶关系。文章利用一种新的表示方法来处理这个问题-超图，提出了一种用于客流预测的动态时空超图神经网络。在预测框架中，利用地铁系统拓扑结构构造初级超图，然后利用从多时段行人出行模式中
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2024-01-03 15:59:08
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