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本发明涉及一种考虑动态时空相关性的轨道交通客流预测方法,属于城市轨道交通管理领域。该方法在通过时空注意力机制学习轨道交通客流中的动态时空相关性后,运用图卷积网络GCN和一维卷积网络CNN分别学习轨道交通网络客流的空间特性以及时间特性,再通过提取外部特征,进行加权融合之后得到预测结果,实现对轨道交通客流的精确预测;具体步骤如下:定义考虑动态时空相关性的轨道交通客流预测模型;引入空间注意力机制,学习轨道交通客流中的动态空间相关性;引入时间注意力机制,学习轨道交通客流中的动态时间相关性;进行全连接网络
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 113298314 A
(43)申请公布日 2021.08.24
(21)申请号 202110646415.6
(22)申请日 2021.06.10
(71)申请人 重庆大学
地址 40
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