Attention Mechanism with Spatial‐Temporal Joint Deep Learning Model for the Forecasting of Short‐Term Passenger Flow Distribution at the Railway Station
Notice bibliographique
Résumé
Accurate understanding of passenger flow distribution is crucial for effective station crowd management. However, due to the complexity and randomness of passenger flow and the unclear spatial‐temporal correlation between functional areas within the station, predicting the spatiotemporal distribution dynamics of inflow and future short‐term distribution trends is challenging. Emerging deep learning models offer valuable insights for accurately predicting passenger flow distribution. Thus, we propose a deep learning architecture, named “ST‐Bi‐LSTM,” which combines a bidirectional long short‐term memory network with a spatial‐temporal attention mechanism. Initially, we outline the methodologies of Bi‐LSTM, the DeepWalk‐based spatial attention mechanism, and the temporal attention mechanism. The spatial attention mechanism is employed to extract station spatial network topology information and enhance the representation of passenger flow characteristics in highly correlated areas during the forecasting process. Simultaneously, the temporal attention Bi‐LSTM is utilized for capturing temporal correlations. The architecture comprises four branches dedicated to station real‐time video monitoring data, spatial network topology, function area attributes, and train timetables. Subsequently, leveraging in‐station CCTV data, passenger travel behavior data, and train timetables, we apply the architecture to the Tianjin West High‐Speed Railway Station. We conduct a comparative analysis of the prediction performance and time complexity of the proposed architecture against existing baseline models, demonstrating superior performance and robustness exhibited by the ST‐Bi‐LSTM model (achieving a reduction in RMSE of over 10%). This study facilitates the transition of station management from passive response to active prediction of station passenger flow dynamics.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».