基于多图时空注意力的轨道交通客流预测模型

摘要：

针对轨道交通客流由于复杂的时空相关性和显著的波动性而难以预测的问题,提出一种基于注意力机制和多图视角图神经网络的轨道交通客流量预测方法 MGCNSTA.基于站点连接的邻接图和乘客出行的出发地-目的地(origin-destination,OD)图,采用长期和短期两种序列模式,通过图卷积神经网络和卷积神经网络分别捕获空间和时间序列特征,并运用注意力机制加强卷积模块的时空相关性特征.对杭州地铁短期客流量进行了预测,实验结果验证了模型的有效性.

关键词：轨道交通、注意力机制、多图视角、图神经网络

所属期刊栏目：55

分类号：TP311(计算技术、计算机技术)

资助基金：广西自然科学基金重点项目;广西自然科学基金项目;广西高校中青年教师科研基础能力提升项目

在线出版日期：2023-05-19（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：39-45