公开(公告)号：CN116629460A

公开(公告)日：2023-08-22

申请号：CN202310908667.0

申请日：2023-07-24

Applicant: 中国矿业大学(北京)

Inventor： 杨恢凡 ,  陈佳悦 ,  董雪茹 ,  王燕 ,  谢海珍 ,  杨军

IPC: G06Q10/04 ,  G06Q50/30 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明的实施例公开了一种基于ST‑RANet模型的地铁客流预测方法，包括：获取地铁进出站历史客流数据和对应时空的外部因素数据，将所述客流数据和对应的所述外部因素数据融合，组成待预测地区地铁数据集；分别按照邻近性、周期性和趋势性三种时间尺度，对所述待预测地区地铁数据集中的客流数据进行建模，搭建邻近性、周期性和趋势性三个时空模块，将各时间片段所对应的历史客流数据的输入张量作为三个时空模块的输入；将三个时空模块的输出结果融合，得到时空模块输出模型；构建外部因素模块，将外部因素模块输出模型与时空模块输出模型融合，得到客流预测值模型ST‑RANet。本发明能够解决因周期性、趋势性、波动性及随机性等影响因素带来的客流预测不精准问题。

公开(公告)号：CN116629460B

公开(公告)日：2023-09-12

申请号：CN202310908667.0

申请日：2023-07-24

Applicant: 中国矿业大学(北京)

Inventor： 杨恢凡 ,  陈佳悦 ,  董雪茹 ,  王燕 ,  谢海珍 ,  杨军

IPC: G06Q10/04 ,  G06Q50/30 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明的实施例公开了一种基于ST‑RANet模型的地铁客流预测方法，包括：获取地铁进出站历史客流数据和对应时空的外部因素数据，将所述客流数据和对应的所述外部因素数据融合，组成待预测地区地铁数据集；分别按照邻近性、周期性和趋势性三种时间尺度，对所述待预测地区地铁数据集中的客流数据进行建模，搭建邻近性、周期性和趋势性三个时空模块，将各时间片段所对应的历史客流数据的输入张量作为三个时空模块的输入；将三个时空模块的输出结果融合，得到时空模块输出模型；构建外部因素模块，将外部因素模块输出模型与时空模块输出模型融合，得到客流预测值模型ST‑RANet。本发明能够解决因周期性、趋势性、波动性及随机性等影响因素带来的客流预测不精准问题。