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申请/专利权人：北京交通大学
摘要：本发明提供了一种基于多任务级联深度学习的轨道交通客流预测方法。该方法包括：多任务级联深度学习客流预测模型构建轨道交通网络的长期拓扑邻接图与长期地理邻接图，并输入到构建的自适应供需共享嵌入网络中，多任务级联深度学习客流预测模型自适应供需共享嵌入网络多任务级联深度学习客流预测模型输出起点站点的供给特征和终点站点的需求特征；将起点站点的供给特征输入到进站客流预测器，得到预测的进站客流；将终点站点的需求特征输入到出站客流预测器，得到预测的出站客流；对预测得到的进站客流、出站客流以及OD对间的线级阻抗指标，按照自适应供需共享嵌入网络学习到的起终站点供需特征的维度进行密集嵌入，并按照OD对的起终点进行连接，得到OD对的属性特征，根据所述OD对的属性特征通过多头自注意力网络捕捉不同特征间的高阶交互关系，得到预测的OD客流。本发明方法可以提供更准确、泛化能力更强的端到端的客流预测。
主权项：1.一种基于多任务级联深度学习的轨道交通客流预测方法，其特征在于，包括：构建进站客流预测器、出站客流预测器和自适应供需共享嵌入网络，建立轨道交通网络的长期拓扑邻接图与长期地理邻接图，将所述长期拓扑邻接图与长期地理邻接图输入到自适应供需共享嵌入网络，所述自适应供需共享嵌入网络输出起点站点的供给特征和终点站点的需求特征；将起点站点的供给特征输入到进站客流预测器，得到预测的进站客流；将终点站点的需求特征输入到出站客流预测器，得到预测的出站客流；对所述进站客流、出站客流、OD对间的线路级指标按照起终点供需特征的维度进行密集嵌入，并按照OD对起终点进行连接，得到OD对的属性特征，根据所述OD对的属性特征通过多头自注意力网络捕捉不同特征间的高阶交互关系，得到预测的OD客流。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京交通大学 一种基于多任务级联深度学习的轨道交通客流预测方法
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