[1]张阳,王冲聪,陈麟.一种动态优化的知识超图网络地铁客流预测[J].福建理工大学学报,2026,24(03):1-10.
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一种动态优化的知识超图网络地铁客流预测()
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《福建理工大学学报》[ISSN:2097-3853/CN:35-1351/Z]

卷:
第24卷
期数:
2026年03期
页码:
1-10
栏目:
出版日期:
2026-06-25

文章信息/Info

作者:
张阳; 王冲聪; 陈麟
福建理工大学人工智能与交通工程学院，福建福州３５０１１８
关键词:
知识超图; 地铁; 客流量预测; 卷积网络
文献标志码:
A
摘要:
针对地铁站点间高阶关系问题，提出一种动态优化知识超图网络地铁客流预测模型。该模型结合多尺度时空卷积块和时空变换器网络构成高阶信息融合模块，通过动态知识图谱嵌入技术构建地铁网络的动态超图卷积结构，利用多尺度时空卷积块提取地铁站点和客流量的时空特征，并借助高阶信息融合模块实现时空特征的融合。采用基于知识超图的时空变换器网络训练地铁站点的动态嵌入模式，并构建不同时间窗口的动态相似矩阵，以更精确地捕捉站点的动态特征变化。在南昌地铁真实客流数据集上的实验表明，模型在工作日和周末两个数据集上的均方根误差分别为１８、２７，平均绝对误差分别为１４、２３；和传统ＧＣＮ 预测模型进行对比，工作日平均绝对百分误差降低了１３％，周末平均绝对百分误差降低了１２％，显示出更优的预测性能。

相似文献/References:

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更新日期/Last Update: 2026-06-29