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基于多特征融合的深度学习高速铁路预售期购票量预测研究.pdf
本文主要是基于多特征融合的深度学习高速铁路预售期购票量预测研究。随着社会经济的稳步发展和中国交通强国战略的实施，高速铁路网络持续扩展，高铁旅客车票预售期购票量预测对准确掌握旅客需求变化情况、优化票额组织分配、提升铁路客运服务水平具有重要意义。近年来，深度学习在智能交通领域表现出较佳的大数据分析性能。面对庞大的高铁旅客运输市场，如何运用深度学习融合多种购票量影响特征因素，实时掌握车票预售期各天旅客购票需求的变化情况，从而为铁路部门提供高效可靠的旅客车票预售期购票量预测模型成为亟需解决的问题。本文从高铁旅客车票预售期购票量预测基本概念出发，描述了预售期旅客购票量数据预处理的过程，并以历史连续发车时段高铁预售期购票量数据分布特征、车票发车日期的日期和节假日属性三方面分析购票量所呈现的特征。根据高铁旅客车票预售期购票量所蕴含的特征规律，运用卷积神经网络CNN模型、长短期记忆神经网络LSTM模型等神经网络基础理论，构建了基于多特征融合的深度学习高铁预售期购票量CNN-LSTM组合预测模型。以铁路部门提供的沪昆高铁OD间长沙南-南昌西、长沙南-杭州东高铁旅客历史购票数据为实例，将单因素差分自回归平移ARIMA、BP神经网络、卷积神经网络CNN、长短期记忆神经网络LSTM模型作为对比预测模型，选取均方根误差、平均绝对误差和平均绝对百分比误差作为预测模型的评价指标。研究表明，基于多特征融合的深度学习高铁预售期购票量CNN-LSTM组合预测模型在对高铁车票预售期旅客购票量数据预测时表现出色，其平均绝对百分比误差均优于对比预测模型，可运用历史数据预测未来预售期购票量，为铁路客运市场动态调整票额提供了一定的理论参考，从而提升旅客运输服务质量。关键词：高速铁路，预售期，卷积神经网络，长短期记忆神经网络，组合预测模型
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2023年整理火车票购票攻略.doc
关于放票时间我们可能只知道“提前10 天售火车票”这个信息，也就是说，火车票只在开车前10 天放一次票。事实上远非如此。我把目前观察到的放票时间在这里列给大家： 1.提前20 天晚上19：00，放20
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《网络购票平台论》word版.doc
《网络购票平台论》word版
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网上购票身份信息涉嫌被他人冒用是什么意思.doc
网上购票身份信息涉嫌被他人冒用是什么意思
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铁路作业指导书-路基篇.doc
篇水泥粉煤灰碎石桩（CFG）施工作业指导书1、目的明确CFG桩施工作业的工艺流程、操作要点和相应的工艺标准，指导、规范CFG桩作业施工。2、编制依据《客运专线铁路路基工程施工质量验收暂行标准》《客运专
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铁路作业指导书-隧道篇.doc
篇隧道开挖作业指导书1目的明确隧道开挖作业的工艺流程、操作要点和相应的工艺标准，指导、规范隧道开挖施工，尽可能地减少超挖，保证隧道的开挖作业安全、保证开挖质量。2编制依据《客运专线铁路隧道工程施工指南
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TB10002-2005铁路桥梁钢结构设计规范.pdf
本文档为行业标准，铁道部发布。TB10002.2-2005铁路桥梁钢结构设计规范.pdf，主要内容为铁路桥梁钢结构的设计标准，是铁路钢结构设计符合安全设计适用、技术先进、经济合理的要求。
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新铁路轨道工程预算定额(2006-15).pdf
定额号项目内容 单位GY-1 人工铺43kg轨 木枕 1440根 kmGY-2 人工铺43kg轨 木枕 1520根 kmGY-3 人工铺43kg轨 木枕 1600根 kmGY-4 人工铺43kg轨 木
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磁悬浮铁路技术.pdf
""第十一篇磁悬浮铁路技术第一章磁悬浮铁路概述第一节 磁悬浮铁路分类一、按应用范围划分应用范围主要体现在线路长度、在路网中的作用、最高运行速度及所属管理部门等方面。据此磁悬浮铁路可以划分为干线磁悬浮、
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铁路工程检验批填写范例(含无砟轨道).pdf
随着我国经济的快速发展，中国铁路建设在全国经济建设中越来越起着举足轻重的作用。而作为实现中国铁路现代化的龙头工程的铁路客运专线的建设更是展示我国综合实力的民生工程。如何高标准、高质量地完成好客运专线的
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