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MM-STFlowNet: A Multi-Mode Passenger Flow Prediction Method Oriented Towards Transportation Hubs
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了一种名为MM-STFlowNet的多模式客流预测方法，基于动态时空图建模。该框架结合了时序特征处理和空间-时间动态图卷积递归网络，显著提升了交通枢纽的客流预测准确性，尤其在高峰期表现优异，为交通管理提供了重要参考。
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关键要点
- 本研究提出了一种名为MM-STFlowNet的多模式客流预测方法。
- 该方法基于动态时空图建模，解决了大规模交通枢纽内多种收发模式之间相互依赖性被忽视的问题。
- MM-STFlowNet集成了时序特征处理策略和空间-时间动态图卷积递归网络。
- 该框架显著提高了客流预测的准确性，尤其在高峰期表现优异。
- 研究结果为交通枢纽管理提供了重要参考。
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