【摘 要】
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针对轨道交通客流由于复杂的时空相关性和显著的波动性而难以预测的问题,提出一种基于注意力机制和多图视角图神经网络的轨道交通客流量预测方法 MGCNSTA。基于站点连接的邻接图和乘客出行的出发地-目的地（origin-destination,OD）图,采用长期和近期两种序列模式,通过图卷积神经网络和卷积神经网络分别捕获空间和时间序列特征,并且运用注意力机制加强卷积模块的时空相关性特征。最后通过对杭州地
【机 构】
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桂林电子科技大学计算机与信息安全学院
【基金项目】
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广西自然科学基金重点项目（2020GXNSFDA238001）;广西自然科学基金项目（2018GXNSFAA281318）； 广西高校中青年教师科研基础能力提升项目（2020KY05033）；
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针对轨道交通客流由于复杂的时空相关性和显著的波动性而难以预测的问题,提出一种基于注意力机制和多图视角图神经网络的轨道交通客流量预测方法 MGCNSTA。基于站点连接的邻接图和乘客出行的出发地-目的地（origin-destination,OD）图,采用长期和近期两种序列模式,通过图卷积神经网络和卷积神经网络分别捕获空间和时间序列特征,并且运用注意力机制加强卷积模块的时空相关性特征。最后通过对杭州地铁短期客流量进行预测,实验结果验证了模型的有效性。
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