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题名基于知识图谱的城市轨道交通突发事件演化结果预测
被引量：8
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作者
朱广宇
张萌
裔扬
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机构
北京交通大学北京市城市交通信息智能感知与服务工程技术研究中心
北京交通大学综合交通运输大数据应用技术交通运输行业重点实验室
扬州大学信息工程学院
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出处
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2023年第3期949-957,共9页
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基金
国家自然科学基金(61872037,62132003,62272036)
中央高校基本科研业务费(2021YJS309)。
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文摘
准确预测突发事件的演化结果,对城市轨道交通系统制定应急方案、保障安全运营,具有重要的参考意义。目前突发事件演化结果预测方法智能化程度不高,过分依赖决策者主观设定的特征权重、检索模板,复杂、准确性低且应用性较弱。该文基于知识图谱(KG)和关系图卷积神经网络(R-GCN)模型提出一种城市轨道交通突发事件演化结果预测方法。首先,构建城市轨道交通突发事件知识图谱,将与事件相关的场景信息进行结构化处理;其次,基于关系图卷积神经网络模型构建城市轨道交通突发事件结果的预测模型;最后,利用城市轨道交通突发事件案例库进行验证。实验结果表明,所提预测方法具有较好的准确率、较强的普适性,可为轨道交通应急管理提供方法和技术支持。
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关键词
城市轨道交通
突发事件
演化结果预测
知识图谱
关系图卷积神经网络
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Keywords
Urban rail transit
Emergency
Evolution result prediction
Knowledge Graph(KG)
Relation-Graph Convolution Neural network(R-GCN)
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
U298
[交通运输工程—交通运输规划与管理]
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