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rbf神经网络预测_城市轨道交通中短期客流预测的深度学习架构
摘要 短期客流预测是城市轨道交通运营的重要组成部分 兴起的深度学习模型为提高预测精度提供了很好的思路 因此 我们提出了一种结合了残差网络 ResNet 图卷积网络 GCN 和长短期记忆网络 LSTM 简称ResLSTM 的深度学习架构来预测
rbf神经网络预测
svm预测结果为同一个值
怎么提高lstm预测精确度