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针对区域客流量波动性强、复杂非线性的特征,易受到季节性影响,并且单一神经网络模型无法同时学习时间与空间相关性问题,通过对区域客流量影响因素分析,结合残差网络和全连接网络,提出了用于区域客流量预测的改进Quad-ResNet模型。Quad-ResNet模型融合了四个残差网络和一个全连接网络,该模型通过深层次的卷积学习空间相关性,结合四个残差网络学习时间邻近性、相似性、周期性、趋势性,使用全连接网络学习季节性影响。将Quad-ResNet模型与LSTM、CNN、ST-ResNet模型在同一数据集上进行区域客流量预测对比实验,实验结果表明,Quad-ResNet模型误差小于其他对比模型,而且在训练和预测的操作上明显比LSTM模型更简便,更适用于区域客流量预测。 相似文献
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为了提高全体居民的生活水平,南非将不得不加速发展生产和增加其商品与劳务总产值。对此问题,作者通过最近一次的出国考察,从战略规划、采矿技术和管理方式三方面提出几点看法。七十年代南非经济的重点是增加商品和劳务的产值。许多大企业由于单位成本低 相似文献
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