《表6 DBN模型深度选择对比》

  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

《基于深度学习的城市轨道交通短时客流量预测》

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

%

DBN模型的深度指隐层层数.深度不同，模型的预测性能会有所差异.研究表明，DBN深度的增加并不意味着其识别性能的增加，反而还会导致训练时间增加[28].因此，为了选择合适的模型深度，本文综合考虑样本规模以及类似研究的模型深度，分别选择深度为2、3、4、5进行测试.模型的结构参数设置为:各层节点数为10，激活函数为Sigmoid函数，学习速率为1，动量为0.5.不同深度的模型实验结果如表6所示.