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摘要：本发明提供了一种联合频域与空域特征的公交客流预测方法。该方法包括：采用STL方法将公交出行时域信号序列分解为：季节分量、趋势分量和残差分量；采用频域注意力机制处理季节分量得到基于频域注意力的季节分量，根据趋势分量、站点间距离图、站点POI相似性图和站点客流相似性图，利用多图卷积神经网络得到空间特征；根据基于频域注意力的季节分量和空间特征通过扩张因果卷积处理得到多尺度季节特征和多尺度趋势特征，根据多尺度季节特征和所述多尺度趋势特征对各站点未来的客流量进行预测。本发明在频域上处理公交出行时域信号序列，采用频域注意力机制对不同的公交站点赋予不同的权重，以实现有效地对公交客流进行预测。
主权项：1.一种联合频域与空域特征的公交客流预测方法，其特征在于，包括：根据公交IC卡刷卡数据获取公交出行时域信号序列，采用局部加权回归的季节趋势分解算法STL方法将公交出行时域信号序列分解为：季节分量、趋势分量和残差分量；采用频域注意力机制处理季节分量得到基于频域注意力的季节分量，并获取公交出行时间序列中各站点的权重，根据各站点的权重选取需要采用的站点；根据趋势分量、站点间距离图、站点POI相似性图和站点客流相似性图，利用多图卷积神经网络得到空间特征；根据所述基于频域注意力的季节分量通过扩张因果卷积处理得到多尺度季节特征，根据所述空间特征通过扩张因果卷积处理得到多尺度趋势特征，根据所述多尺度季节特征和所述多尺度趋势特征对各站点未来的客流量进行预测。
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百度查询： 北京交通大学 一种联合频域与空域特征的公交客流预测方法
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