基于時空關(guān)聯(lián)的時空圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)城市軌道交通進(jìn)站客流預(yù)測

摘要： [目的]準(zhǔn)確的短時客流預(yù)測對于提高超大規(guī)模城市軌道交通線網(wǎng)的運(yùn)營和管理效率具有重要意義，而目前現(xiàn)有研究對于深度挖掘時空關(guān)聯(lián)性仍不夠充分，為此基于短時客流的時空規(guī)律提出了基于客流時空關(guān)聯(lián)特征的STGCN(時空圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))模型。[方法]首先，通過切比雪夫圖卷積網(wǎng)絡(luò)捕捉超大規(guī)模城市軌道交通網(wǎng)絡(luò)的空間相關(guān)性，借助門控循環(huán)單元挖掘多時空關(guān)聯(lián)特征下客流的時間相關(guān)性；然后，分析待預(yù)測車站... （共6頁）