基于PyTorch+LSTM的交通客流预测（时间序列分析）

前言

大家好，我是阿光。

本专栏整理了《PyTorch深度学习项目实战100例》，内包含了各种不同的深度学习项目，包含项目原理以及源码，每一个项目实例都附带有完整的代码+数据集。

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🚨 我的项目环境：

💥 项目专栏：【PyTorch深度学习项目实战100例】

将深度学习与交通客流时间分布特征相结合，能够有效地揭示轨道交通客流量的变化趋势。本文将使用LSTM进行较为客观的客流量预测数据统计，并通过深度学习将预测结果应用于实践之中对轨道交通发车频次进行合理优化。

本项目使用循环神经网络LSTM训练一个网络模型，来预测在给定因素下，预测2014-06-25至2014-09-25上午某时刻或者下午某时刻的乘客数量。

铁路客运量预测是指用科学方法对未来铁路旅客运量发展作出的描述和推测。编制客运计划和制定客运发展政策的依据。有近期、中期、长期之分，也有全路预测和地区预测之分。主要方法有：旅行系数法࿰

标签：深度学习 pytorch lstm

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