论文简读摘要：利用历史刷卡数据，提出了一种基于深度学习的地铁短时客流量预测方法，基于栈式自编码器构建深度神经网络模型，采用自下而上逐层非监督预训练，在预训练结束之后，采用反向传播ＢP算法自上而下来微调整个网络的参数。模型-基于SAE的深度学习该模型底层由栈式自编码器构成，用于特征提 取；顶层为一个逻辑回归器，用于客流量预测。AE ，自动编码器 AE（AutoEncoder）是一种试图重构...