基于站点实时关联度的短时公交客流预测方法

来源：交通运输系统工程与信息杂志2021年第6期北京时间：

作者：王福建, 俞佳浩, 赵锦焕, 梅振宇

单位：1. 浙江大学，平衡建筑研究中心，杭州 310058；2. 江苏都市交通规划设计研究院有限公司，南京210009

摘要：为探究公交站点之间的关联度并对公交客流进行更精准的实时预测，本文提出基于Attention的交通预测核心算法(Traffic Forecast Model Based Attention，TFMA)，结合数据预处理和站点信息编码完成基于站点实时关联度的短时公交客流预测方法。该方法首先创新性地提出了站点实时关联度，可实现对目标站点客流量更精准的预测；其次，在公交站点的编码信息中融入线路站点信息、客流变化率、天气、日期等关联因素；接着，该方法依靠Attention机制计算站点实时关联度；核心算法中使用multi-headed机制、增加通道和残差连接进一步提升预测能力；最后，以苏州市公交数据进行验证。结果显示：在准确率上，对比多元线性回归的53.8%、GRU(GatedRecurrent Unit)的66.9%和LightGBM(Light Gradient Boosting Machine)的81.2%，本文提出的基于站点实时关联度的短时公交客流预测方法的准确率在90%以上，表明该方法具备优秀的短时公交客流预测能力。

关键词：智能交通,短时公交客流预测方法,Attention机制,Multi-headed机制,站点实时关联度,站点信息编码

基金资助：国家重点研发计划