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摘要：准确的短时客流预测可以为城市轨道交通的良好运营提供保障，但轨道交通的短时客流具有非线性和高随机性等特点，为了提高对短时客流的预测精度，提出将ISSA算法和LSTM模型进行组合，构建城市轨道交通短时客流预测模型.针对SSA算法收敛速度慢，容易陷入局部最优解的问题，引入黄金莱维飞行策略，通过动态调（剩余11599字）
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基于麻雀搜索算法和长短期记忆神经网络的轨道交通站点客流预测
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