基于注意力机制和分时图卷积的公交客流预测

doi:10. 16451/ j. cnki. issn1003-6059. 202102008

CORC > 自动化研究所 > 中国科学院自动化研究所 > 复杂系统管理与控制国家重点实验室 > 先进控制与自动化团队

	基于注意力机制和分时图卷积的公交客流预测
	张伟 1,2; 朱风华 1; 吕宜生 1; 陈圆圆 1
刊名	模式识别与人工智能
	2021
卷号	34 期号:2 页码:167-175
关键词	智能交通公交客流预测递归神经网络通道注意力模块分时图卷积
DOI	10. 16451/ j. cnki. issn1003-6059. 202102008
英文摘要	实际公交路网通常为复杂的非线性时变系统,难以有效构建线路间的时空间依赖关系. 因此,文中提出基于注意力机制和分时图卷积的公交客流预测模型,提升公交客流量预测的准确性. 首先通过长短期记忆网络提取历史数据中的时间特征,并利用通道注意力模块加权特征. 再使用分时图卷积方法分析不同时段下公交线路间的空间依赖性,根据预测时段选择不同的关系矩阵,通过图卷积的方式完成对非欧关系的建模. 最后,融合提取的时空间特征与外部因素(天气、节假日信息等)的特征表示,得到最终的预测结果. 在真实公交数据上的实验表明,文中模型可提升预测精度,加快学习速率.
语种	中文
内容类型	期刊论文
源URL	[http://ir.ia.ac.cn/handle/173211/44315]
专题	自动化研究所_复杂系统管理与控制国家重点实验室_先进控制与自动化团队
通讯作者	朱风华
作者单位	1.中国科学院自动化研究所复杂系统管理与控制国家重点实验室 2.中国科学院大学人工智能学院
推荐引用方式 GB/T 7714	张伟,朱风华,吕宜生,等. 基于注意力机制和分时图卷积的公交客流预测[J]. 模式识别与人工智能,2021,34(2):167-175.
APA	张伟,朱风华,吕宜生,&陈圆圆.(2021).基于注意力机制和分时图卷积的公交客流预测.模式识别与人工智能,34(2),167-175.
MLA	张伟,et al."基于注意力机制和分时图卷积的公交客流预测".模式识别与人工智能 34.2(2021):167-175.