基于深度学习的城市轨道客流预测实训基地培训系统设计与实现

为进行城市轨道客流量的科学预测,设计实现了实训基地培训系统,在系统中分别构建BP（Back Propagation）神经网络模型与DBN（Deep Belief Network）深度置信网络模型来进行城市轨道客流量数据的收集与整理。针对城市轨道交通车流量短时间快速增长的问题,在系统中建立实时数据分析处理模块,结合深度置信网络,使用算法对轨道客流进行实时准确的预测。将采集到的大量数据通过系统的数据处理模块进行分析验证,数据分析结果显示：在深度置信网络模型中,轨道交通各节点平均均方根误差相比BP神经网络模型大约减少了0.01475,每批次任务实时计算时间平均为3.5s,系统预测实时性较好,准确率较高,有很好的预测效果,可以合理地规划城市轨道交通线路,有效提高了城市轨道的交通利用率。