Short-Term Online Forecasting for Passenger Origin–Destination (OD) Flows of Urban Rail Transit: A Graph–Temporal Fused Deep Learning Method

Predicting short-term passenger flow accurately is of great significance for daily management and for a timely emergency response of rail transit networks. In this paper, we propose an attention-based Graph–Temporal Fused Neural Network (GTFNN) that can make online predictions of origin–destination...

সম্পূর্ণ বিবরণ

গ্রন্থ-পঞ্জীর বিবরন

প্রধান লেখক:	Han Zheng, Junhua Chen, Zhaocha Huang, Kuan Yang, Jianhao Zhu
বিন্যাস:	Artigo
ভাষা:	Inglês
প্রকাশিত:	MDPI AG 2022-10-01
মালা:	Mathematics
বিষয়গুলি:	urban rail system short-term prediction passenger origin–destination (OD) graph neural networks graph–temporal fused sequence to sequence
অনলাইন ব্যবহার করুন:	https://www.mdpi.com/2227-7390/10/19/3664
ট্যাগগুলো:	ট্যাগ যুক্ত করুন কোনো ট্যাগ নেই, প্রথমজন হিসাবে ট্যাগ করুন!