摘要
本发明公开了面向特殊事件的客运枢纽客流预测方法及系统，涉及信息化技术领域。本发明通过筛选整合事件属性数据、历史客流数据、天气数据等多源异构数据，系统地提取出关键性特征，更加全面地了解影响客流变化的各种因素，为预测模型提供更加丰富的输入信息。其次，利用深度学习算法，自动学习不同数据源之间的复杂关系，无需针对各类枢纽手动设计不同预测模型，端到端的捕捉各类枢纽客流的非线性变化和时空特性。最后，通过多源数据融合，构建出更加鲁棒和可靠的预测模型，提高预测的准确性和稳定性，为交通管理部门提供更加科学、便捷的决策支持。
