摘要
本发明公开一种机场航站楼安检旅客数量逐时预测方法，包括以下步骤：1)对安检客流特征数据和航站楼历史安检旅客数据进行预处理，将预处理后的安检客流特征数据和航站楼历史安检旅客数据合并为旅客安检数量预测数据集；2)构建基于NBMT‑OneNet的逐时安检旅客数量预测模型；3)利用旅客安检数量预测数据集对逐时安检旅客数量预测模型进行训练；4)获取待预测航站楼过去T时间段的安检旅客数据、安检客流特征数据，并输入至逐时安检旅客数量预测模型，得到未来T'时间段的安检旅客数据。本发明针对逐时机场安检数据的特性，使用N‑BEATS和MTGNN模型分别捕捉时序趋势和变量间的复杂关联，有效提升了预测结果的准确性。
