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基于多图卷积网络的城市轨道交通短期客流预测( Multi-Graph Convolutional Network for Short-Term Passenger Flow Forecasting in Urban Rail Transit )
J Zhang F Chen Y Guo X Li
短期客流预测是城市轨道交通运营的一项至关重要的工作。新兴的深度学习技术已经成为克服这一问题的有效方法。在这项研究中，作者提出了一种深度学习体系结构Conv-GCN，它结合了图卷积网络(GCN)和三维(3D)卷积神经网络(3D)。首先，他们引入了一个多图GCN来分别处理三种流入和流出模式（最近的、每日的和每周的）。多图GCN网络能够捕获整个网络中的时空相关性和拓扑信息。然后应用三维CNN对流入和流出信息进行深度集成。三维CNN可以提取不同入流、出流模式之间以及近、远台站之间的高层时空特征。最后，使用一个完全连接的层来输出结果。对北京地铁智能卡数据在10、15和30分钟的时间间隔下进行了Conv-GCN模型的评价。结果表明，与其他7种模型相比，该模型的性能最好。从均方根误差来看，三个时间间隔下的性能分别提高了9.402%，7.756%，9.256%。本研究可为地铁运营商优化城市轨道交通运营提供重要的启示。
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