【摘 要】
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在智慧城市建设中,出租车需求预测是一个十分重要的模块。对于城市而言,一个精确的出租车需求预测系统不仅可以帮助出租车公司提高调度效率,还有助于减轻道路拥挤和改善城市空气质量。鉴于深度学习技术在学习大型数据复杂特征和相关性时的突出表现,越来越多的研究者选择将深度学习迁移到交通数据预测领域。现有多数研究的深度学习模型选择直接从局部邻近区域或者全局区域选择输入数据,本文模型则是将聚类算法和相关性分析纳入到
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在智慧城市建设中,出租车需求预测是一个十分重要的模块。对于城市而言,一个精确的出租车需求预测系统不仅可以帮助出租车公司提高调度效率,还有助于减轻道路拥挤和改善城市空气质量。鉴于深度学习技术在学习大型数据复杂特征和相关性时的突出表现,越来越多的研究者选择将深度学习迁移到交通数据预测领域。现有多数研究的深度学习模型选择直接从局部邻近区域或者全局区域选择输入数据,本文模型则是将聚类算法和相关性分析纳入到输入数据的选择过程中,与之相比更加全面和精确。在预测阶段,本文通过拓展已有序列预测模型,提出一个多时间分辨率的基于层次注意力机制的循环高速网络(Multi-Time Resolution Hierarchical Attention-Based Recurrent Highway Networks,MTR-HRHN)。它将对外生数据时空特征的提取和目标数据的时空建模整合到单个框架中。此外,通过引入分层注意机制,模型能够自适应地选择不同语义层次的相关外生特征。最后,该模型使用多个时间分辨率(例如每个小时或者每天),相比单个时间分辨率情形扩大了可观察到的时间格局。在实验部分,本论文以2019年1月到3月纽约市黄色出租车运行记录数据集为研究对象,将本文模型与多个经典预测模型在多个热点区域进行需求预测实验。结果表明本文模型在区域需求预测时表现出较为优秀的预测性能,不仅比非深度学习模型平均提高了47.69%的预测精度,还比其它深度学习模型平均提高了27.08%的预测精度。
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