IPSO-LSTM模型在轨道交通短时客流预测中的应用与研究

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摘要：为了精准预测轨道交通短时客流量，优化路况展示，避免拥堵，并为运营部门提供决策支持，文章基于长短时记忆网络（LSTM） 改进粒子群算法（PSO） ，构建了IPSO-LSTM预测模型。通过与传统PSO和LSTM模型的对比分析，结果表明IPSO-LSTM模型在预测精度和性能方面均优于其他模型，满足轨道交通短时客流预测的需求，具有良好的应用价值。（剩余5040字）

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