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基于异构数据特征的城市轨道交通OD客流短时预测方法
《交通信息与安全》2024年第2期158-165,共8页陈喜群 沈楼涛 李俊懿 李传家 
国家自然科学基金项目(72171210)资助。
城市轨道交通起讫点(origin-destination,OD)客流短时预测在智能交通系统中意义重大,它为交通管控策略实施以及出行者出行选择提供了重要的决策依据。卷积神经网络被广泛用于交通数据空间相关性提取,但其平移不变性与局部敏感性导致该...
关键词：智能交通 OD客流预测 异构数据融合模型 深度学习 注意力机制 城市轨道交通 
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