基于时空特征分析的铁路客运量预测模型研究
这是一篇关于铁路客运预测,时空预测模型,关联分析,多图卷积,铁路客运影响因子的论文, 主要内容为在我国交通领域,铁路运输一直占有重要地位。随着高铁建设的快速发展,八横八纵高速铁路路网的进一步完善,促进了铁路客运迅速增长。对铁路未来客运量的预测有助于对铁路进行合理的运营规划,从而促进铁路交通的健康稳定发展。目前铁路客运预测算法主要采用传统的统计学预测方法,对深度学习领域研究较少。对深度学习算法的研究也主要通过挖掘数据历史时间规律,而忽略了各省份空间上的关联关系。同时,铁路客运与经济等数据特征关系密切,影响因素多元复杂。本文针对上述问题开展了基于时空特征的铁路客运预测模型研究,具体研究内容如下:(1)针对铁路客运影响因子众多,现有影响因子间关联关系复杂,且影响因子具有可量化及不可量化的特点,通过充分分析影响因子与铁路客运量的关联关系,对影响因子进行分析选取用于后序预测模型的输入。首先采用定性分析法初步构建影响因子指标体系,然后采用定量分析法计算影响因子与客运量的关联度。使用基于关联度的特征选择算法对特征进行筛选。选取出的特征子集满足特征间关联度低,与客运量关联度高的要求。最后在铁路客运数据集上验证了特征选取的有效性。(2)针对铁路客运预测不仅与历史时间序列变化相关,各个省份的客运量在空间上也具有一定的相关性的问题,提出了基于多图卷积的多因子时空预测模型。首先对各省份的空间关系充分挖掘,通过构建多个空间特征图来获取省份间的空间关系。然后通过图卷积将时空特征进行融合。同时将分析选取的影响因子通过多层感知机与图卷积结果进行融合,从而得到最终预测结果,提升预测模型精度。最后在铁路客运数据集上对算法效果进行了分析验证。(3)针对现有铁路客运相关数据分散,查询工作量大,需要手动生成报表等问题开发了一套铁路交通客运可视化平台。该系统使用Vue结合Spring boot实现前后端分离开发,展现了铁路客运相关数据分析结果,集成了铁路客运预测模型算法。平台使用折线图、柱状图、表格等手段将数据可视化展示。
基于时空特征分析的铁路客运量预测模型研究
这是一篇关于铁路客运预测,时空预测模型,关联分析,多图卷积,铁路客运影响因子的论文, 主要内容为在我国交通领域,铁路运输一直占有重要地位。随着高铁建设的快速发展,八横八纵高速铁路路网的进一步完善,促进了铁路客运迅速增长。对铁路未来客运量的预测有助于对铁路进行合理的运营规划,从而促进铁路交通的健康稳定发展。目前铁路客运预测算法主要采用传统的统计学预测方法,对深度学习领域研究较少。对深度学习算法的研究也主要通过挖掘数据历史时间规律,而忽略了各省份空间上的关联关系。同时,铁路客运与经济等数据特征关系密切,影响因素多元复杂。本文针对上述问题开展了基于时空特征的铁路客运预测模型研究,具体研究内容如下:(1)针对铁路客运影响因子众多,现有影响因子间关联关系复杂,且影响因子具有可量化及不可量化的特点,通过充分分析影响因子与铁路客运量的关联关系,对影响因子进行分析选取用于后序预测模型的输入。首先采用定性分析法初步构建影响因子指标体系,然后采用定量分析法计算影响因子与客运量的关联度。使用基于关联度的特征选择算法对特征进行筛选。选取出的特征子集满足特征间关联度低,与客运量关联度高的要求。最后在铁路客运数据集上验证了特征选取的有效性。(2)针对铁路客运预测不仅与历史时间序列变化相关,各个省份的客运量在空间上也具有一定的相关性的问题,提出了基于多图卷积的多因子时空预测模型。首先对各省份的空间关系充分挖掘,通过构建多个空间特征图来获取省份间的空间关系。然后通过图卷积将时空特征进行融合。同时将分析选取的影响因子通过多层感知机与图卷积结果进行融合,从而得到最终预测结果,提升预测模型精度。最后在铁路客运数据集上对算法效果进行了分析验证。(3)针对现有铁路客运相关数据分散,查询工作量大,需要手动生成报表等问题开发了一套铁路交通客运可视化平台。该系统使用Vue结合Spring boot实现前后端分离开发,展现了铁路客运相关数据分析结果,集成了铁路客运预测模型算法。平台使用折线图、柱状图、表格等手段将数据可视化展示。
基于时空图卷积的铁路客运量预测模型研究
这是一篇关于铁路客运量预测,动态图卷积,空间关联性,外部特征获取,时空预测模型的论文, 主要内容为随着我国市场经济的快速发展和高铁技术的不断完善,我国铁路出行人数不断增长,且呈现出与城市地区经济发展等因素强相关的特点。如何合理有效地预测铁路客运量,为管理部门调配铁路运力布局、安排运行车次提供数据支撑,成为提高铁路运行效率和经济效益所需要解决的问题。铁路客运量受影响因素多且构成复杂,目前的铁路客运量预测方法大都是基于统计学方法和时间序列预测方法,对于铁路站点的空间特征信息以及站点间外部因素的影响考虑不足,难以满足预测的需求。针对以上问题,本文提出了基于时空图卷积的铁路客运量预测模型解决年度铁路运量预测问题,并且对细粒度的铁路客运量预测问题进行了探索改进,具体研究内容如下。(1)针对铁路站点空间特征以及经济、人口特征等不同外部因子对运量预测的影响,提出一种多因素动态图卷积铁路客运量预测模型。使用时间注意力机制结合门控时间卷积获取流量数据的时间相关性,使用动态图卷积的方式获取站点间基于历史铁路客运量以及外部特征的空间相关性,最后使用可学习参数的融合方式对于获取了站点之间不同特征关联性的预测进行融合,得到融合外部特征动态关联的铁路客运量预测。在长三角地区部分城市铁路客运量数据集上与其他模型进行了对比实验,验证了算法的有效性。(2)针对节假日等时空细粒度客运量预测与不同粒度外部特征建立关联关系的难题,提出一种改进方法。通过DTW算法计算站点不同特征之间的相似度,进而生成外部特征邻接矩阵。然后,将铁路客运量数据通过动态图卷积和基于外部特征邻接矩阵的静态图卷积,分别获取基于客运量的空间关联和外部特征所带来的空间关联。最后将结果通过可学习参数的融合方式进行融合得到预测结果。在2022年长三角地区部分城市春运铁路客运量数据集上进行了验证,并且讨论了不同的外部因素影响获取方式。(3)设计实现了整合不同预测算法和数据分析的铁路交通流量可视化平台。使用Spring Boot和Vue框架相结合,进行了前后端分离的开发。平台实现了对于多种经济社会发展指标的可视化查询,并且对于两个模型的预测效果进行了可视化展示。
基于时空图卷积的铁路客运量预测模型研究
这是一篇关于铁路客运量预测,动态图卷积,空间关联性,外部特征获取,时空预测模型的论文, 主要内容为随着我国市场经济的快速发展和高铁技术的不断完善,我国铁路出行人数不断增长,且呈现出与城市地区经济发展等因素强相关的特点。如何合理有效地预测铁路客运量,为管理部门调配铁路运力布局、安排运行车次提供数据支撑,成为提高铁路运行效率和经济效益所需要解决的问题。铁路客运量受影响因素多且构成复杂,目前的铁路客运量预测方法大都是基于统计学方法和时间序列预测方法,对于铁路站点的空间特征信息以及站点间外部因素的影响考虑不足,难以满足预测的需求。针对以上问题,本文提出了基于时空图卷积的铁路客运量预测模型解决年度铁路运量预测问题,并且对细粒度的铁路客运量预测问题进行了探索改进,具体研究内容如下。(1)针对铁路站点空间特征以及经济、人口特征等不同外部因子对运量预测的影响,提出一种多因素动态图卷积铁路客运量预测模型。使用时间注意力机制结合门控时间卷积获取流量数据的时间相关性,使用动态图卷积的方式获取站点间基于历史铁路客运量以及外部特征的空间相关性,最后使用可学习参数的融合方式对于获取了站点之间不同特征关联性的预测进行融合,得到融合外部特征动态关联的铁路客运量预测。在长三角地区部分城市铁路客运量数据集上与其他模型进行了对比实验,验证了算法的有效性。(2)针对节假日等时空细粒度客运量预测与不同粒度外部特征建立关联关系的难题,提出一种改进方法。通过DTW算法计算站点不同特征之间的相似度,进而生成外部特征邻接矩阵。然后,将铁路客运量数据通过动态图卷积和基于外部特征邻接矩阵的静态图卷积,分别获取基于客运量的空间关联和外部特征所带来的空间关联。最后将结果通过可学习参数的融合方式进行融合得到预测结果。在2022年长三角地区部分城市春运铁路客运量数据集上进行了验证,并且讨论了不同的外部因素影响获取方式。(3)设计实现了整合不同预测算法和数据分析的铁路交通流量可视化平台。使用Spring Boot和Vue框架相结合,进行了前后端分离的开发。平台实现了对于多种经济社会发展指标的可视化查询,并且对于两个模型的预测效果进行了可视化展示。
基于时空特征分析的铁路客运量预测模型研究
这是一篇关于铁路客运预测,时空预测模型,关联分析,多图卷积,铁路客运影响因子的论文, 主要内容为在我国交通领域,铁路运输一直占有重要地位。随着高铁建设的快速发展,八横八纵高速铁路路网的进一步完善,促进了铁路客运迅速增长。对铁路未来客运量的预测有助于对铁路进行合理的运营规划,从而促进铁路交通的健康稳定发展。目前铁路客运预测算法主要采用传统的统计学预测方法,对深度学习领域研究较少。对深度学习算法的研究也主要通过挖掘数据历史时间规律,而忽略了各省份空间上的关联关系。同时,铁路客运与经济等数据特征关系密切,影响因素多元复杂。本文针对上述问题开展了基于时空特征的铁路客运预测模型研究,具体研究内容如下:(1)针对铁路客运影响因子众多,现有影响因子间关联关系复杂,且影响因子具有可量化及不可量化的特点,通过充分分析影响因子与铁路客运量的关联关系,对影响因子进行分析选取用于后序预测模型的输入。首先采用定性分析法初步构建影响因子指标体系,然后采用定量分析法计算影响因子与客运量的关联度。使用基于关联度的特征选择算法对特征进行筛选。选取出的特征子集满足特征间关联度低,与客运量关联度高的要求。最后在铁路客运数据集上验证了特征选取的有效性。(2)针对铁路客运预测不仅与历史时间序列变化相关,各个省份的客运量在空间上也具有一定的相关性的问题,提出了基于多图卷积的多因子时空预测模型。首先对各省份的空间关系充分挖掘,通过构建多个空间特征图来获取省份间的空间关系。然后通过图卷积将时空特征进行融合。同时将分析选取的影响因子通过多层感知机与图卷积结果进行融合,从而得到最终预测结果,提升预测模型精度。最后在铁路客运数据集上对算法效果进行了分析验证。(3)针对现有铁路客运相关数据分散,查询工作量大,需要手动生成报表等问题开发了一套铁路交通客运可视化平台。该系统使用Vue结合Spring boot实现前后端分离开发,展现了铁路客运相关数据分析结果,集成了铁路客运预测模型算法。平台使用折线图、柱状图、表格等手段将数据可视化展示。
基于时空图卷积的铁路客运量预测模型研究
这是一篇关于铁路客运量预测,动态图卷积,空间关联性,外部特征获取,时空预测模型的论文, 主要内容为随着我国市场经济的快速发展和高铁技术的不断完善,我国铁路出行人数不断增长,且呈现出与城市地区经济发展等因素强相关的特点。如何合理有效地预测铁路客运量,为管理部门调配铁路运力布局、安排运行车次提供数据支撑,成为提高铁路运行效率和经济效益所需要解决的问题。铁路客运量受影响因素多且构成复杂,目前的铁路客运量预测方法大都是基于统计学方法和时间序列预测方法,对于铁路站点的空间特征信息以及站点间外部因素的影响考虑不足,难以满足预测的需求。针对以上问题,本文提出了基于时空图卷积的铁路客运量预测模型解决年度铁路运量预测问题,并且对细粒度的铁路客运量预测问题进行了探索改进,具体研究内容如下。(1)针对铁路站点空间特征以及经济、人口特征等不同外部因子对运量预测的影响,提出一种多因素动态图卷积铁路客运量预测模型。使用时间注意力机制结合门控时间卷积获取流量数据的时间相关性,使用动态图卷积的方式获取站点间基于历史铁路客运量以及外部特征的空间相关性,最后使用可学习参数的融合方式对于获取了站点之间不同特征关联性的预测进行融合,得到融合外部特征动态关联的铁路客运量预测。在长三角地区部分城市铁路客运量数据集上与其他模型进行了对比实验,验证了算法的有效性。(2)针对节假日等时空细粒度客运量预测与不同粒度外部特征建立关联关系的难题,提出一种改进方法。通过DTW算法计算站点不同特征之间的相似度,进而生成外部特征邻接矩阵。然后,将铁路客运量数据通过动态图卷积和基于外部特征邻接矩阵的静态图卷积,分别获取基于客运量的空间关联和外部特征所带来的空间关联。最后将结果通过可学习参数的融合方式进行融合得到预测结果。在2022年长三角地区部分城市春运铁路客运量数据集上进行了验证,并且讨论了不同的外部因素影响获取方式。(3)设计实现了整合不同预测算法和数据分析的铁路交通流量可视化平台。使用Spring Boot和Vue框架相结合,进行了前后端分离的开发。平台实现了对于多种经济社会发展指标的可视化查询,并且对于两个模型的预测效果进行了可视化展示。
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