基于异质时空图注意力网络的铁路车站货运量预测

车站货运量短期预测,有助于车站和调度部门提前了解运量变化趋势,调整运输资源安排,提高运输组织效率。选取国家能源集团铁路货运车站作为研究对象,以车站为图网络节点,将车站物理相邻关系、运单需求关系和列车开行关系抽象成节点之间的异质边,构建基于异质时空图注意力网络的货运量预测模型。模型在单个图网络中利用图注意力机制捕捉车站与其邻居之间的空间关联性,通过异质节点特征融合机制实现3个子图间的信息融合,处理得到的空间特征输入循环门控单元以更新时序特征。选取国家能源集团铁路各车站实际货运量数据进行实验,结果证明提出的模型预测效果更加准确,能够有效辅助调度统计工作。