模式识别与人工智能
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模式识别与人工智能  2021, Vol. 34 Issue (2): 167-175    DOI: 10.16451/j.cnki.issn1003-6059.202102008
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基于注意力机制和分时图卷积的公交客流预测
张伟1,2, 朱凤华2,3, 陈圆圆2, 吕宜生2
1.中国科学院大学 人工智能学院 北京 100049
2.中国科学院自动化研究所 复杂系统管理与控制国家重点实验室 北京 100190
3.中国科学院云计算中心 东莞 523808
Bus Passenger Flow Forecast Based on Attention and Time-Sharing Graph Convolutional Network
ZHANG Wei1,2, ZHU Fenghua2,3, CHEN Yuanyuan2, LÜ Yisheng2
1. School of Artificial Intelligence, University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100049
2. State Key Laboratory for Management and Control of Complex Systems, Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100190
3. Cloud Computing Center, Chinese Academy of Sciences, Dongguan 523808

全文: PDF (956 KB)   HTML (1 KB) 
输出: BibTeX | EndNote (RIS)      
摘要 实际公交路网通常为复杂的非线性时变系统,难以有效构建线路间的时空间依赖关系.因此,文中提出基于注意力机制和分时图卷积的公交客流预测模型,提升公交客流量预测的准确性.首先通过长短期记忆网络提取历史数据中的时间特征,并利用通道注意力模块加权特征.再使用分时图卷积方法分析不同时段下公交线路间的空间依赖性,根据预测时段选择不同的关系矩阵,通过图卷积的方式完成对非欧关系的建模.最后,融合提取的时空间特征与外部因素(天气、节假日信息等)的特征表示,得到最终的预测结果.在真实公交数据上的实验表明,文中模型可提升预测精度,加快学习速率.
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关键词 智能交通公交客流预测递归神经网络通道注意力模块分时图卷积    
Abstract:1cvarying system. Therefore, the spatiotemporal correlation between different bus lines can hardly be built effectively. To solve this problem, an attention and time-sharing graph convolution based long short-term memory network for bus passenger flow forecast is proposed. Firstly, temporal features of historical data are extracted by long short-term memory network(LSTM), and then they are weighted by a channel-wise attention module. A time-sharing graph convolution approach is utilized to analyze the spatial dependencies among bus lines. Different adjacent matrices are selected according to time intervals, and non-Euclidean pair-wise correlations are modeled via graph convolution. Finally, the final prediction result is obtained by integrating the extracted spatiotemporal features and vector representations of external factors, like weather and holiday information. Experiments on real bus passenger flow datasets indicate that the proposed model improves the prediction accuracy and learning speed evidently.
Key wordsIntelligent Transportation    Bus Passenger Flow Prediction    Recurrent Neural Network    Channel-Wise Attention    Time-Sharing Graph Convolution   
收稿日期: 2020-08-17     
ZTFLH: TP 391.4  
基金资助:国家自然科学基金项目(No.U1811463)、广东省基础与应用基础研究基金项目(No.2019B1515120030)资助
通讯作者: 朱凤华,博士,副研究员,主要研究方向为人工交通系统、平行交通管理系统、智能控制等.E-mail:fenghua.zhu@ia.ac.cn.   
作者简介: 张 伟,硕士研究生,主要研究方向为交通数据挖掘、智能交通系统.E-mail:wei.zhang2018@ia.ac.cn.陈圆圆,博士,助理研究员,主要研究方向为社会交通、机器学习及其在智能交通领域的应用.E-mail:yuanyuan.chen@ia.ac.cn.吕宜生,博士,副研究员,主要研究方向为智能交通系统、人工智能、平行交通管理与控制系统.E-mail:yisheng.lv@ia.ac.cn.
引用本文:   
张伟, 朱凤华, 陈圆圆, 吕宜生. 基于注意力机制和分时图卷积的公交客流预测[J]. 模式识别与人工智能, 2021, 34(2): 167-175. ZHANG Wei, ZHU Fenghua, CHEN Yuanyuan, LÜ Yisheng. Bus Passenger Flow Forecast Based on Attention and Time-Sharing Graph Convolutional Network. , 2021, 34(2): 167-175.
链接本文:  
http://manu46.magtech.com.cn/Jweb_prai/CN/10.16451/j.cnki.issn1003-6059.202102008      或     http://manu46.magtech.com.cn/Jweb_prai/CN/Y2021/V34/I2/167
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