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一种地铁站人员负荷预测方法及系统
摘要文本
本发明公开了一种地铁站人员负荷预测方法及系统，方法具体包括：确定神经网络模型的输入变量和输出目标向量，其中输出目标向量为地铁站人员负荷预测；获取神经网络模型的输入变量对应的样本数据；利用粒子群算法优化神经网络模型的权值和阈值；将优化得到的权值和阈值赋值给神经网络模型，将输入变量对应的样本数据输入到神经网络模型中，以获取地铁站人员负荷预测。本发明在全局最优位置的基础上，进行迭代计算，以更新神经网络模型对应的权值和阈值，直至人员负荷预测值与人员负荷实际值的差值小于预设误差值，从而进一步提升了预测效果，有利于准确地预测出地铁站人员负荷值，从而更好地掌握地铁空调负荷的情况。 来源：百度搜索专利查询网
申请人信息
- 申请人:南昌轨道交通集团有限公司
- 申请人地址:330000 江西省南昌市红谷滩区丰和中大道912号地铁大厦第5、25、26、27层
- 发明人: 南昌轨道交通集团有限公司
专利详细信息
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 专利名称 | 一种地铁站人员负荷预测方法及系统 |
| 专利类型 | 发明申请 |
| 申请号 | CN202311273908.5 |
| 申请日 | 2023/9/28 |
| 公告号 | CN117494870A |
| 公开日 | 2024/2/2 |
| IPC主分类号 | G06Q10/04 |
| 权利人 | 南昌轨道交通集团有限公司 |
| 发明人 | 付胜华; 冷勇林; 贾晓峰; 游孟醒; 罗新梅; 潘扬; 刘冰; 麻宏强; 刘昱 |
| 地址 | 江西省南昌市红谷滩区丰和中大道912号地铁大厦第5、25、26、27层 |
专利主权项内容
1.一种地铁站人员负荷预测方法，其特征在于，具体包括：确定GA-BP神经网络模型的输入变量和输出目标向量，其中输出目标向量为地铁站人员负荷预测；获取GA-BP神经网络模型的输入变量对应的样本数据；利用粒子群算法优化GA-BP神经网络模型的权值和阈值；将优化得到的权值和阈值赋值给GA-BP神经网络模型，将输入变量对应的样本数据输入到GA-BP神经网络模型中，以获取地铁站人员负荷预测。 （） （来 自 马 克 数 据 网）