[发明专利]深度图卷积短时客流预测方法、系统、介质、设备及终端

摘要

本发明属于轨道交通客流量预测技术领域，公开了一种深度图卷积短时客流预测方法、系统、介质、设备及终端，对收集的轨道交通数据进行特征分析及去噪处理，生成大量近似真实数据分布的时序数据样本；构建基于图卷积S‑GCN神经网络模型，获取轨道交通站点之间动态空间关联关系；对短时进出站客流进行预测，并对网络模型进行调优，获得最优预测效果；构建LSTM模型，将外部影响因素作为模型输入，并将输出结果与最优预测效果进行全连接，实现短时客流预测。本发明通过深度生成对抗神经网络生成与真实数据非常相似的大规模数据，为后续客流预测模型提供海量数据样本支撑，从而增强模型的泛化性和稳定性，提高轨道交通短时客流预测的精度。