基于多图时空注意力的轨道交通客流预测模型

作者：陈俊彦; 黄雪锋; 韦俊宇; 卢贤涛; 卢小烨

来源：郑州大学学报(理学版）, 2023, 55(04): 39-45.

DOI：10.13705/j.issn.1671-6841.2022179

• 轨道交通
• 注意力机制
• 多图视角
• 图神经网络

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。

• 单位
  桂林电子科技大学