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2018 | OriginalPaper | Buchkapitel

Predicting the Metro Passengers Flow by Long-Short Term Memory

verfasst von : Zhen Hu, Yi Zuo, Zhuyin Xue, Wenting Ma, Guilin Zhang

Erschienen in: Advances in Computer Science and Ubiquitous Computing

Verlag: Springer Singapore

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Abstract

In this paper, LSTM is proposed to predict metro passengers flow to avoid traffic jams for the city governors. The model is validated by manual counted data and the results show that LSTM can report an instructive prediction.

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Literatur
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Metadaten
Titel
Predicting the Metro Passengers Flow by Long-Short Term Memory
verfasst von
Zhen Hu
Yi Zuo
Zhuyin Xue
Wenting Ma
Guilin Zhang
Copyright-Jahr
2018
Verlag
Springer Singapore
DOI
https://doi.org/10.1007/978-981-10-7605-3_97

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