MATLAB
实现基于
Transformer
下车站点客流推断研究的详细项目实例
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GUI设计和代码详解）
在现代城市的公共交通系统中，站点的客流量预测具有至关重要的作用。随着城市化进程的加快，交通系统的负担日益增加，如何合理预测和规划站点的客流成为交通管理中的一个重要问题。尤其是在高峰时段，客流量的预测直接影响到车站的拥挤情况、运营效率和乘客体验。因此，基于准确的客流预测系统来优化资源配置和调度决策，提升交通系统的响应速度和承载能力，显得尤为重要。
随着深度学习技术的不断发展，尤其是Transformer模型在自然语言处理领域的突破，研究者们开始尝试将其应用到时间序列预测任务中。Transformer具有处理长期依赖关系和大规模数据的优势，因此成为了时序数据分析的一个重要工具。在客流量预测的应用中，传统的时间序列分析方法，如ARIMA模型，存在着无法处理复杂特征和非线性关系的问题。而基于Transformer的模型，则可以更好地捕捉数据的动态变化，从而实现更精准的预测。
本项目旨在结合Tran ...