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摘要
基于历史数据挖掘实现精准的高速铁路车站短期客流预测能有效支撑客运站工作组织的动态调整，提升铁路运输服务水平。考虑列车开行方案、车站关系对客流的影响，提出基于时空图神经网络的铁路车站短期到发客流预测方法，在空间卷积模块中，用关系图卷积融合铁路物理网络、基于列车开行方案的服务网络和车站关系网络以挖掘空间关联性，在时间注意力模块中用注意力机制获取时间关联特征，并用多层长短期记忆人工神经网络实现路网上多站的多步客流预测。选取京沪高速铁路沿线车站到发客流为研究对象，并对比不同步长下的短期到发客流预测效果，结果表明STGNN明显优于对比预测方法。
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