公共交通乘客量预测是城市交通管理中的重要环节，对于优化运力配置、提高服务效率具有重要意义。本文将详细介绍一种结合图神经网络（Graph Neural Network, GNN）与随机森林（Random Forest, RF）的特征融合策略，以实现更准确的乘客量预测。
图神经网络是一种处理图结构数据的深度学习模型，能够捕捉节点间的复杂关系。在公共交通领域，可以将站点、线路等抽象为图中的节点和边，利用GNN捕捉站点间的相互影响，从而预测乘客量。
随机森林是一种集成学习方法，通过构建多个决策树来综合预测结果。在特征选择方面，随机森林能够评估各特征对预测结果的贡献度，有助于筛选出重要特征。
本文将GNN与随机森林相结合，提出一种特征融合策略：
为了验证该方法的有效性，在某城市的公交数据集上进行了实验。实验结果显示，结合GNN与随机森林的特征融合策略显著提高了乘客量预测的准确率。
以下是利用PyTorch实现GNN部分代码的简化示例：
import torch
import torch.nn.functional as F
from torch_geometric.nn import GCNConv
class GNNModel(torch.nn.Module):
def __init__(self, input_dim, hidden_dim, output_dim):
super(GNNModel, self).__init__()
self.conv1 = GCNConv(input_dim, hidden_dim)
self.conv2 = GCNConv(hidden_dim, output_dim)
def forward(self, x, edge_index):
x = self.conv1(x, edge_index)
x = F.relu(x)
x = self.conv2(x, edge_index)
return x
本文提出的结合图神经网络与随机森林的特征融合策略，在公共交通乘客量预测中取得了良好的效果。该方法不仅提高了预测准确率，还为后续的城市交通管理提供了有力的数据支持。
随着智能交通系统的不断发展，未来将继续探索更多先进的算法和技术，为城市交通管理提供更加智能化的解决方案。