《表2 工作日数据的相关分析》

《表2 工作日数据的相关分析》   提示:宽带有限、当前游客访问压缩模式
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《基于深度学习的城市轨道交通短时客流量预测》


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对于两类数据集,随着统计时间间隔的增加,进站客流量的变化曲线变得逐渐平滑,说明在短时间间隔的情况下,地铁客流量数据存在较强的随机性.此外,本文对工作日与非工作日的数据集进行了相关分析,结果如表2和表3所示.