Exakta destinationsprognoser för taxibanor kan gynna många intelligenta lokaliseringsbaserade tjänster, t.ex. korrekt reklam för passagerare. Traditionella förutsägelser, som behandlar banor som endimensionella sekvenser och bearbetar dem i en enda skala, misslyckas med att fånga de olika tvådimensionella mönster av banor i olika rumsliga skalor. I detta dokument föreslår vi T-CONV som modellerar banor som tvådimensionella bilder, och antar flerlagers konvolutionella neurala nätverk för att kombinera flerskaliga bana mönster för att uppnå exakt förutsägelse. Dessutom genomför vi gradientanalys för att visualisera de flerskaliga rumsliga mönster fångas av T-CONV och extrahera områden med tydlig påverkan på den ultimata förutsägelsen. Slutligen integrerar vi flera lokala förbättringskonvolutionella fält för att utforska dessa viktiga områden djupt för bättre förutsägelser. Omfattande experiment baserade på verkliga bana data visar att T-CONV kan uppnå högre noggrannhet än de state-of-the-art metoder.
För att utföra taxibana förutsägelse, i REF banor modelleras som tvådimensionella bilder, och sedan en Multi-Layer Convolutional neurala nätverk används för att förutsäga nästa destinationspunkt.
T-CONV: A Convolutional Neural Network For Multi-scale Taxi Trajectory Prediction
{'venue': 'BigComp 2018', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}