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基于多图诱导表示学习的城市轨道交通大规模需求预测
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
该研究提出了一种名为mGraphSAGE的需求预测模型，通过考虑运营不确定性和利用多个图形，提高了城市轨道交通网络的需求预测准确性。在不同规模的URT网络中验证了该模型的有效性，尤其在不确定性条件下超越了传统机器学习方法。
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关键要点
- 该研究提出了一种名为mGraphSAGE的需求预测模型。
- mGraphSAGE模型考虑了运营不确定性，提高了需求预测的准确性。
- 研究验证了该模型在不同规模的城市轨道交通网络中的有效性。
- 在不确定性条件下，mGraphSAGE模型的表现超越了传统机器学习方法。
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