《先进的交通工具

研究文章

深入学习模式与Conv-LSTM网络对地铁乘客拥堵延迟预测

Conv-LSTM的训练步骤。

	输入记录的数量入站客流在训练数据集记录的数量出站客流在训练数据集记录延迟率的数量在训练数据集记录的数量平均拥堵延迟时间在训练数据集回顾窗口:
输出Conv-LSTM学参数
过程Conv-LSTM培训初始化一个空集:定义的所有时间片t 一个培训的观察投入
	结束了初始化所有的加权和拦截参数
	重复一批样品是随机选择的来参数估计通过最小化目标函数
	直到收敛性判据见面
结束程序