基于混合神经网络的地铁OD客流预测模型设计的CNN-LSTM模型结构框架

地铁OD客流预测模型是一个复杂的问题，需要综合考虑时间序列、空间关系和其他因素。混合神经网络结合了卷积神经网络（CNN）和长短期记忆网络（LSTM）的优点，能够更好地处理这种复杂问题。下面是一个基于CNN-LSTM模型的地铁OD客流预测模型设计的框架：

1. 数据预处理：将原始数据进行清洗、去噪、归一化等处理，得到适合模型输入的数据。

2. CNN特征提取：使用CNN对输入数据进行特征提取，提取时间序列和空间关系两个方面的特征。

3. LSTM时间序列建模：将CNN提取出的时间序列特征输入LSTM模型进行建模，捕捉时间序列的长期依赖关系。

4. 模型融合：将CNN和LSTM的输出进行融合，得到最终的预测结果。

5. 模型训练和评估：使用训练数据对模型进行训练，并使用测试数据对模型进行评估，得到预测准确率和误差等指标。

6. 模型优化：根据模型评估结果进行模型优化，包括超参数调整、网络结构优化等。

7. 模型应用：将优化后的模型应用到实际场景中，进行地铁OD客流预测。