【摘 要】
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客流量预测是城市智能交通系统的重要组成部分,对人们出行和交通管控有着重要的指导意义。针对地铁客流量数据具有时间维度和空间维度属性的特点,提出一种可以同时捕获数据时空特征的预测模型。该模型基于编码器解码器架构设计,其中解码器和编码器均由时空预测模块组成,在该模块中利用图卷积学习地铁站的空间拓朴结构、门控循环单元来捕获数据的时间特征。此外,模型将单位时间间隔内进站和出站客流量分别构成的两个时间序列,即进出站双时间序列作为输入,最终协同预测各站点的进站与出站人数。在上海地铁一卡通数据集上进行对比实验,实验结果表
【基金项目】
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国家自然科学基金(71774111)。
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客流量预测是城市智能交通系统的重要组成部分,对人们出行和交通管控有着重要的指导意义。针对地铁客流量数据具有时间维度和空间维度属性的特点,提出一种可以同时捕获数据时空特征的预测模型。该模型基于编码器解码器架构设计,其中解码器和编码器均由时空预测模块组成,在该模块中利用图卷积学习地铁站的空间拓朴结构、门控循环单元来捕获数据的时间特征。此外,模型将单位时间间隔内进站和出站客流量分别构成的两个时间序列,即进出站双时间序列作为输入,最终协同预测各站点的进站与出站人数。在上海地铁一卡通数据集上进行对比实验,实验结果表
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