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申请/专利权人：浙江大学
摘要：本发明属于客流预测技术领域，具体的说是基于时空动态图聚类的节假日地铁客流预测方法及系统，包括获取节假日特性变量信息；根据站点客流特性变量信息，利用动态图聚类算法实现地铁网络站点组团特征，将相似的出行模式的站点进行聚类；基于获取到的节假日特性变量信息，利用动态图聚类算法的结果，在不同站点聚类簇中，构建客流预测模型，对地铁站点的节假日客流进行预测，本发明采用了将Transformer架构和图神经网络相结合的GTN方法对地铁节假日全网进站客流进行预测。该方法将自注意机制扩展到地铁出行网络图节点和边上，对不同站点和站点间连接关系进行加权关注，更准确把握不同站点间客流模式关联性，提高预测精度。
主权项：1.基于时空动态图聚类的节假日地铁客流预测方法，其特征在于，该方法如下步骤：S10：获取节假日特性变量信息；S20：根据站点客流特性变量信息，利用动态图聚类算法实现地铁网络站点组团特征，将相似的出行模式的站点进行聚类；S30：基于获取到的节假日特性变量信息，利用动态图聚类算法的结果，在不同站点聚类簇中，构建客流预测模型，对地铁站点的节假日客流进行预测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 浙江大学 基于时空动态图聚类的节假日地铁客流预测方法及系统
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