基于时空多图神经网络的城市轨道交通路网短时OD客流预测方法

本发明公开了一种基于时空多图神经网络的城市轨道交通路网短时OD客流预测方法，包括：符号定义及客流数据构建；多关系图结构：基于车站的潜在站间关联，构建四种空间关系；空间特征提取：将构建的客流数据输入，与构建的不同网络进行图卷积操作，同时利用Transformer模块捕获全局空间特征，最后融合输出，得到具有空间特征的隐藏值序列并输出；时间特征提取：利用BiLSTM对OD客流的起始地和目的地分别提取时间长距离依赖，并将结果进行融合，输入GRU进一步捕捉较短时序依赖；最后输入多头时间卷积模块，利用TCN通过多个卷积核并行提取时间依赖信息，得到预测结果；本发明具有更强的准确性与适应性。