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。

基于多图诱导表示学习的城市轨道交通大规模需求预测
BriefGPT - AI 论文速递
BriefGPT - AI 论文速递 ·
👤 个人中心
在公众号发送验证码完成验证