La predicción precisa a corto plazo del flujo de pasajeros del metro puede ofrecer una ayuda significativa para optimizar los horarios de los trenes, reducir la congestión en horas pico y mejorar el nivel de servicio del sistema de metro. Actualmente, la mayoría de los modelos no aprovechan completamente los datos de alta resolución recopilados por los sistemas automáticos de cobro de tarifas. Por lo tanto, proponemos un modelo, llamado MST-GRT, que agrega datos de múltiples granularidades de tiempo y considera estructuras de múltiples gráficos.