公开(公告)号：CN119180372A

公开(公告)日：2024-12-24

申请号：CN202411256460.0

申请日：2024-09-09

Applicant: 昆明理工大学

Inventor： 帅春燕 ,  李鑫 ,  欧阳鑫 ,  何明卫 ,  刘杰 ,  杨芳 ,  张小七

IPC: G06Q10/04 ,  G06Q50/40 ,  G06F18/15 ,  G06F18/213 ,  G06F18/25 ,  G06F18/2433 ,  G06F18/214 ,  G06F18/21 ,  G06F18/22 ,  G06F18/27 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/045 ,  G06N3/084 ,  G06N3/048

Abstract: 本发明公开了轨道交通客流OD预测方法及其系统，轨道OD客流准确的预测依赖于其客流的时空关系，精准的时间，空间关系挖掘可以提高模型对于下一时刻的OD客流预测精度。因此采用iTransformer中的时序变量嵌入和自注意力机制获得轨道OD客流的空间分布，同时对于时间关系的挖掘利用时域卷积网络进行特征提取，并将空间关系特征和时间关系特征进行融合，由全连接层进行进一步的内部特征学习，并做出预测，采用反归一化获得易于理解的表达，提升城市轨道交通中OD客流预测的准确性。

公开(公告)号：CN119048317A

公开(公告)日：2024-11-29

申请号：CN202411199596.2

申请日：2024-08-29

Applicant: 昆明理工大学

Inventor： 杨芳 ,  帅春燕 ,  杨扬 ,  张小七 ,  张婷 ,  殷奇 ,  段宋 ,  赵龙周

IPC: G06Q50/40 ,  G06F18/25 ,  G06N3/042 ,  G06N3/0442 ,  G06F18/213 ,  G06N3/045 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明实施例公开了一种基于时空图注意力神经网络的城市轨道交通OD预测方法，包括：基于城市轨道交通网络的空间特征数据集和时序特征数据集对时空图注意力神经网络模型进行模型训练；将城市轨道交通网络的客流OD时序数据作为原始OD序列，输入训练好的时空图注意力神经网络模型中基于多头注意力机制进行特征提取，得到客流OD时序数据的空间特征OD序列和时间特征OD序列；使用双向门控循环单元模型对原始OD序列、空间特征OD序列和时间特征OD序列进行融合并预测得到城市轨道交通网络的客流OD预测结果。可以在城市轨道交通中，提升客流OD序列预测性能。