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內容：本書構建了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、以軌道交通為骨幹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等在內的一整套智能城市軌道交通短時客流預測體系。具體章節內容安排如下：第1章為緒論。第2章為城市軌道交通車站級常態短時進站流預測。第3章為城市軌道交通網絡級常態短時進站流預測。第4章為城市軌道交通車站級與網絡級非常態短時進站流預測。第5章為城市軌道交通車站級與網絡級短時OD流預測。第6章為城市軌道交通網絡級短時斷面流預測。第7章為以軌道交通為骨幹的多模式交通短時客流預測。第8章為基於計算機視覺的城市軌道交通站內短時客流預測。 讀著對象：本書主要面向城市軌道交通運營管理部分科研人員，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，從事高等教育的專任教師，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。 特色：隨著大數據、人工智能等技術的興起，利於人工智能方法進行短時客流預測的研究興起，然而目前國內鮮有利用人工智能方法針對城市軌道交通進行短時客流預測的專著，本書為當前鮮有的利用人工智能進行城市軌道交通短時客流預測方法的專著，構建了一整套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、以軌道交通為骨幹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等在內的一整套智能城市軌道交通短時客流預測體系。