基于时空神经网络的城轨短时OD预测

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城市轨道交通短时出发地-目的地(OD)预测能够帮助运营者及时了解和推演网络运行状态,是运营管理中的一项重要内容。但是由于乘客出站时间的滞后性,城轨实时OD客流无法被获取,为此本文提出了一种考虑时空关系的城轨短时OD预测方法。本文首先结合站点性质分析了客流时空特征;其次,提出了一种时空神经网络OD需求预测模型(STNN-ODDP),以实时进出站和历史OD量作为输入,构建OD需求在时间序列上和站点空间依赖的关系,预测未来一段时间内全网分时OD分布量;最后,以广州市轨道交通客流量数据进行实例验证。结果表明,在预测未来1h时间内,每个15min粒度下,全网OD客流平均绝对误差仅为0.76人,各站点间平均绝对误差不超过20人,模型有效性得到较好的验证。
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