基于融合注意力机制的改进Transformer轨道交通短时客流预测
来源：计算机应用与软件杂志2025年第12期北京时间：
作者：赵立新, 金 辉
摘要：针对短时交通客流具有高度的非线性和动态的时空依赖性，提出一种融合注意力机制的改进Transformer轨道交通短时客流预测方法，充分利用注意力机制以及编码器和解码器的优势。并将Transformer模型进行改进，对进出站客流分别进行建模，使解码器融合进站客流和出站客流，进一步捕捉时空序列数据之间的相关特征。最后以成都轨道交通火车北站为例进行验证，实验结果表明，相比于其他四种预测方法，提出的改进Transformer模型具有最优的预测效果。
关键词：轨道交通, 短时客流预测, 注意力机制, 改进Transformer
