基于多尺度时空图卷积网络的交通出行需求预测

满足公众高质量出行需求是智能交通系统(ITS)的主要挑战之一。目前,针对公共交通出行需求预测问题,现有模型大多采用固定结构的图描述出行需求的空间相关性,忽略了出行需求在不同尺度下具有不同的空间依赖关系。针对上述问题,提出一种多尺度时空图卷积网络(MSTGCN)模型。该模型首先从全局尺度和局部尺度构建全局需求相似图和局部需求相似图,这2种图可以捕获公共交通出行需求长期内较为稳定的全局特征和短期内动态变化的局部特征。利用图卷积网络(GCN)提取2种图中的全局空间信息和局部空间信息,并引入注意力机制融合两种空间信息。为了拟合时间序列中潜藏的时间依赖关系,利用门控循环单元(GRU)捕捉公共交通需求的时变特征。采用纽约市出租车订单数据集和自行车订单数据集进行实验,结果表明MSTGCN模型在自行车订单数据集上均方根误差(RMSE)、平均绝对误差(MAE)和皮尔逊相关系数(PCC)达2.7886、1.7371、0.7992,在出租车订单数据集上RMSE、MAE、PCC达9.5734、5.8612、0.9631。可见,MSTGCN模型可以有效地挖掘公共交通出行需求的多尺度时空特性,对未来公共交通出行需求进行准确预测。

辽阳市公交客运需求发展预测

在分析辽阳市公交线网现状的基础上,采用"四阶段"需求预测法,研究辽阳市公交客运需求的发展。通过几何级数法、调查分析法、Frator法、Ballman回程算法和向前运算法,对未来的人口数量、居民出行分布、人均出行率、日人均公交乘次进行预测,确定了辽阳市公交线网规划的模型和方法。利用全民交通出行量(OD)和方式划分预测的结果,得出公交出行OD结果,将各种出行方式的空间OD量分配到具体的公交线网上,得到公交客流分配结果图,为研究公交客运需求提供理论支持。