Comprehensive characterization and scientific prediction of urban rail transit passenger flow plays a very important role in the process of urban rail transit planning, construction and management operation. This study combines social media data to characterize urban rail transit passenger flow under the influence of different social events, and achieves a comprehensive characterization of rail transit passenger flow and scientific prediction of passenger flow.


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    Titel :

    Rail Passenger Flow Prediction Combining Social Media Data for Rail Passenger


    Weitere Titelangaben:

    Lecture Notes in Operations res.


    Beteiligte:
    Shi, Xianliang (Herausgeber:in) / Bohács, Gábor (Herausgeber:in) / Ma, Yixuan (Herausgeber:in) / Gong, Daqing (Herausgeber:in) / Shang, Xiaopu (Herausgeber:in) / Shen, Jiren (Autor:in)

    Erschienen in:

    LISS 2021 ; Kapitel : 59 ; 672-681


    Erscheinungsdatum :

    2022-01-28


    Format / Umfang :

    10 pages





    Medientyp :

    Aufsatz/Kapitel (Buch)


    Format :

    Elektronische Ressource


    Sprache :

    Englisch




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