【摘 要】
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针对目前城市轨道交通短时客流量预测模型在构建特征时容易忽略客流变化周期依赖性的不足，提出了一种考虑多时间尺度特征的混合深度学习模型（GRU-Transformer），该模型由添加注意力机制的GRU神经网络（Attention-GRU）和改进的Transformer（Conv-Transformer）两模块并行构成。首先，对周周期、日周期、相邻时段三种时间尺度下的客流数据分别进行建模，并将各周期数据
【基金项目】
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上海市科技创新行动计划（21DZ1203700）；
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针对目前城市轨道交通短时客流量预测模型在构建特征时容易忽略客流变化周期依赖性的不足，提出了一种考虑多时间尺度特征的混合深度学习模型（GRU-Transformer），该模型由添加注意力机制的GRU神经网络（Attention-GRU）和改进的Transformer（Conv-Transformer）两模块并行构成。首先，对周周期、日周期、相邻时段三种时间尺度下的客流数据分别进行建模，并将各周期数据合并作为模型输入。其次，搭建Attention-GRU和Conv-Transformer模块分别挖掘数据连续性与周期性特征，经特征融合后输出预测值。最后，采集上海市地铁2号线两站点AFC客流数据用于5分钟时间粒度下的进出站客流量预测。为分析各模型参数对预测结果的影响，开展了模型精细化调参实验，基于所得最优参数组合对模型进行验证与评估。结果表明：相较于5个基线模型（BPNN、CNN、GRU、CNN-GRU、Transformer）和4个GRU-Transformer消融模型，本文提出的GRU-Transformer模型预测精度最高，具有较好的实用性。
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