城市轨道交通网络短时OD客流多任务协同预测

交通运输系统工程与信息页数： 10 2025-08-12

摘要：针对现有短时OD(Origin-Destination)预测方法中，OD客流与进出站客流关联性建模不足以及传统GNN(Graph Neural Network)表征能力受限的问题，本文提出一种融合多任务学习(Multi-task Learning,MTL)的时空图神经网络模型(MSTGN)。该模型将OD客流预测作为主任务，进出站流量作为辅助任务，借助消息传递图神经网络(MPNN... （共10页）

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