摘要
本申请公开一种城市轨道交通短时起讫点客流预测方法、设备及介质,首先获取包含至少一个起讫点对的数据集,根据轨道交通客流分布确定其时间分布、网络信息确定空间分布,建立起讫点对连接关系得到起讫点拓扑图。随后调用含特征融合模块及时间、空间特征处理模块的预训练时空图卷积模型,根据时间分布和起讫点拓扑图进行预测,得到客流预测结果。其中,时间模块提取时间分布特征,空间模块从拓扑图提取空间分布特征,融合模块将两者融合为时空融合特征,最终据此得出起讫点客流预测结果。本申请实施例有效解决了传统方法在城轨起讫点客流预测中的不足,有效提高了起讫点客流预测精度。
技术关键词
客流预测方法
轨道交通客流
拓扑图
空间分布特征
时空融合特征
卷积模型
多头注意力机制
门控循环单元
周期性特征
序列
降维特征
聚类
模块
车站
时序特征
处理器
时间段
系统为您推荐了相关专利信息
进度管理方法
污染场地修复
融合多源数据
无人机航测数据
实时数据
实时图像信息
神经卷积网络
网格
光照方法
可见光
多发性骨髓瘤
数据处理方法
空间分布特征
代表
动态时间规整
强化学习模型
煤炭
深度双Q网络
效率优化方法
堆场作业