METcross：用于跨城地铁客流短期预测的框架
计算机与社会
2024-09-04 v1
摘要
地铁运营管理依赖于对未来客流的准确预测。本研究通过整合跨城（包括来源城市和目标城市）知识，开发了用于地铁客流预测的短期旅客流预测框架 (METcross)。首先，我们从数据融合和迁移学习的角度提出了建模跨城地铁客流预测的基本框架。其次，METcross 框架设计为使用静态和动态协变量作为输入，包括经济和天气因素，以帮助描述车站客流特征。该框架包含两个步骤：在来源城市进行预训练，在目标城市进行微调。在预训练期间，来自来源城市的数据训练特征提取和客流预测模型。在目标城市进行微调时，使用来源城市训练好的模型作为初始参数，并融合两个城市的特征嵌入以获得客流预测结果。最后，我们在无锡和重庆的地铁网络上测试了基本预测框架和 METcross 框架，以实验分析其效能。结果表明，METcross 框架优于基本框架，且相对于单城预测模型可将平均绝对误差和均方根误差分别降低 22.35% 和 26.18%。
关键词
引用
@article{arxiv.2409.01515,
title = {METcross: A framework for short-term forecasting of cross-city metro passenger flow},
author = {Wenbo Lu and Jinhua Xu and Peikun Li and Ting Wang and Yong Zhang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2409.01515},
year = {2024}
}