lstm交通流量预测

LSTM交通流量预测是一种基于长短期记忆（LSTM）神经网络的方法，用于预测地铁站点的客流量。这种方法使用某地铁站系统的用户客流量数据以及其他相关因素（如天气、节假日等）进行训练，以实现对地铁站点客流的分析和预测。

在使用LSTM进行交通流量预测时，可以利用Pytorch来实现。相对于TensorFlow，Pytorch更加灵活。

具体地，可使用LSTM模型来建立地铁客流量的时间序列预测模型。在模型的输入中，可以包括前一天的客流量、是否为节假日、周期（星期几）、前10天和前5天的平均客流量等特征。根据相关性分析发现，这些特征与客流量之间存在正相关关系。

通过训练LSTM模型，可以根据过去一段时间的客流量数据来预测未来某一时间段的客流量。这样可以帮助地铁管理部门更好地了解和预测客流量的变化情况，从而做出相应的调整和决策。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [实战五十二：基于LSTM交通客流预测（完整的代码+数据）](https://blog.csdn.net/qq_38735017/article/details/128700332)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [交通流预测爬坑记（三）：使用pytorch实现LSTM预测交通流](https://blog.csdn.net/K_first/article/details/123694425)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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