基于自适应平衡静动态联合网络的公交客流预测
Bus passenger flow prediction based on adaptive equilibrium static and dynamic joint network
广东工业大学 自动化学院, 广州 510006
摘要
为解决现有公交客流预测方法多数利用预定义的图结构进行空间建模，对交通状况变化所引起客流波动考虑不充分，无法捕捉短时动态的空间依赖关系问题，提出一种自适应平衡静动态联合网络（ASDNet）模型。首先，利用时间卷积网络捕获序列的时间相关性；其次，利用图卷积捕捉站点之间整体空间信息，采用动态图同构网络捕捉相邻时隙动态图之间隐藏的动态依赖关系；最后，通过自适应平衡机制自适应地调节静动态联合网络之间的信息传递。在广州市真实公交数据集上进行了实验，结果表明，与多个基准模型相比，该模型在MAE、RMSE和MAPE预测误差指标上平均降低了12.2%、9.9%和15%，R2精确度指标上平均提高了6.3%。表明该模型能够有效地捕捉客流数据的时空变化规律，可为公交运营管理提供技术参考。
基金项目
国家自然科学基金资助项目(62203123)
科技部外国专家资助项目(G2022030044L)
广州市科技计划资助项目(202206030005,202206010056)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2023.12.0589
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2024年第41卷 第8期
所属栏目: 算法研究探讨
出版页码: 2360-2365
文章编号: 1001-3695(2024)08-016-2360-06
发布历史
[2024-02-22] 优先出版
[2024-08-05] 印刷出版
引用本文
黄来安, 朱杭雄, 栗波. 基于自适应平衡静动态联合网络的公交客流预测 [J]. 计算机应用研究, 2024, 41 (8): 2360-2365. (Huang Lai'an, Zhu Hangxiong, Li Bo. Bus passenger flow prediction based on adaptive equilibrium static and dynamic joint network [J]. Application Research of Computers, 2024, 41 (8): 2360-2365. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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