●第1章緒論
1.1研究背景及意義
1.2相關概念
1.3面臨的問題
1.4本書研究內容
第2章城巿軌道交通車站級常態短時進站流預測
2.1概述
2.2客流空間特征挖掘
2.2.1基於兩步K-means算法的車站聚類
2.2.2基於車站類別的客流特征分析
2.3客流時間特征挖掘
2.3.1客流時間序列相似性度量
2.3.2客流時間序列平穩性檢驗
2.3.3客流時間序列可預測性評估及分析
2.4基於聚類和LSTM的車站級短時進站流預測
2.4.1問題及數據簡介
2.4.2基於聚類的LSTM模型
……

本書以作者及其團隊多年來研究的城市軌道交通短時客流預測基礎理論和算法為基礎，深入細致地闡述了城市軌道交通短時客流預測面臨的一繫列數據，模型、管理需求等問題，提出了相關的機器學習和深度學習模型與算法，是作者及團隊近年來一繫列研究成果的體現。本書主要內容包括城市軌道交通常態與非常態場景下車站級和網絡級短時進站流預測、短時OD流預測、短時斷面流預測、以軌道交通為骨干的多模式交通短時客流預測、基於計算機視覺的軌道交通站內關鍵設施處短時客流預測。本書主要面向從事城市軌道交通運營管理的科研人員，廣大從事交通大數據分析、機器學習或深度學習的專業人員，從事高等教學的相關教師，高等院校的在讀學生及相關領域的廣大科研人員，可作為各高等院校交通運輸、交通工程等專業的本科生和研究生教材。