基于注意力机制和残差网络的地铁客流量预测方法研究

研究基于注意力机制和残差网络的地铁客流量预测方法,达到提高客流量预测精度的目标,为城市交通智能管理提供数据保证。在地铁客流量预测问题描述的基础上,构建基于注意力机制和残差网络的客流量预测模型,将历史客流量数据划分成近邻、日周期、周周期模式时间序列数据,将其与客流量外部影响因素数据作为模型输入,分别利用结合ResNet34残差模块和分割注意力机制模块的ST-SANet网络,以及LSTM网络捕捉其更深层次多尺度信息特征,利用全连接层完成各部分输出特征的融合拼接,经过激活函数处理后,输出地铁客流量预测结果。实验结果表明:该方法可实现地铁客流量预测,学习率参数为1×10^(-4)时,地铁客流量预测损失最低;预测周期设定为15 min时,预测曲线与实际客流曲线贴合度最高。