《表2 GCGRU模型和基线模型预测性能的比较结果》

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《面向数据驱动的城市轨道交通短时客流预测模型》

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注：“*”表示评价指标的值太小，即预测结果太差，因此可以被忽略。

其次，将GCGRU模型与不具备时间信息捕捉能力的非线性模型（SVR和BP模型）进行了比较分析。从表2中可以看出，SVR模型的SACC太小以至于可被忽略，因此，只将GCGRU模型的精度SACC与BP模型和GRU模型进行对比，如图6所示。对于15 min的预测步长，GCGRU模型的SACC分别比BP模型和GRU模型的SACC提高了10.4%和8.1%。因此，本文提出的GCGRU模型比SVR模型和BP模型的预测精度都高。