《表5 凝胶率实验结果：基于多特征融合的城市轨道交通短时客流预测》

  提示：宽带有限、当前游客访问压缩模式

本系列图表出处文件名：随高清版一同展现

《基于多特征融合的城市轨道交通短时客流预测》

1. 获取 高清版本忘记账户？点击这里登录

1. 下载图表忘记账户？点击这里登录

为验证本预测模型的有效性，本文选取传统ARIMA模型和单一LSTM神经网络为对比参照模型，经多次试验与调试，得到三个模型在训练集和验证集的性能表现如表5所示。本文所提模型在训练集和验证集上的MAE误差和MSE误差分别为11.49和10.85，远小于ARIMA和单一LSTM，其预测性能较ARIMA和LSTM更佳。