公开(公告)号：CN117076922A

公开(公告)日：2023-11-17

申请号：CN202310901853.1

申请日：2023-07-21

Applicant: 北京交通大学

Inventor： 刘晓冰 ,  刘子乐 ,  刘婷婷 ,  王云 ,  闫学东 ,  丘小仪

IPC: G06F18/214 ,  G06F18/22 ,  G06F18/25 ,  G06Q10/04 ,  G06Q50/30

Abstract: 本发明提供一种城际出行OD需求量预测模型训练方法、预测方法及系统，属于交通出行需求预测技术领域，基于手机信令数据、天气数据、POI数据建立城市群城际出行数据库，分析城际出行时空特征，分析城际出行OD需求量的影响因素，利用随机森林选取重要度高的变量作为模型的输入变量，将每个OD对视作节点，建模不同OD对之间的异构空间关联关系，构建往返关系图、距离关系图、功能相似图构成多图邻接矩阵，建立针对城际出行OD需求预测的基于注意力机制的时空多图卷积神经网络模型。本发明通过城际出行时空特征分析和OD需求预测，掌握城际出行人流的移动规律，进而辅助交通管理部门提前感知交通状态，对于保障区域交通安稳、高效运行具有重要的现实意义。