De traditionella taxi förutsägelserna modellerar taxibanan som en sekvens av rumsliga punkter. Den kan inte representera tvådimensionella rumsliga relationer mellan banpunkter. Därför många metoder omvandla taxi GPS-bana till en tvådimensionell bild, och uttrycka den rumsliga korrelationer genom bana bild. Banbilden kan dock ha buller och gleshet beroende på banans dataegenskaper. Så vi importerar bildfrekvensdomänbehandling till taxi destination förutsägelse för att minska buller och gleshet, sedan föreslå multi-features taxi destination förutsägelse med frekvensdomänbehandling (MTDP-FD) metod. För det första, vi omvandlar den rumsliga domänbana bilden till frekvens-domän representation genom snabb Fourier omvandla och minska ljudet av banan bilder. Convolutional Neural Network (CNN) är anpassad för att extrahera de djupa funktionerna från den bearbetade banan bild som CNN har en betydande inlärningsförmåga till bilder. Recurrent Neural Network (RNN) är anpassat för att förutsäga taxi destinationen eftersom flera dolda lager av RNN kan lagra beroenden mellan indata för att uppnå bättre förutsägelse. De djupa egenskaperna hos banan bilder kombineras med bana metadata, bana data för att fungera som indata till RNN. Experimenten baserade på uppgifter om taxibanan i Porto visar att det genomsnittliga avståndsfelet för MTDP-FD minskas med 0,14 km jämfört med de befintliga metoderna, och GTOHL är den bästa kombinationen av data och funktioner för att förbättra förutsägelsenoggrannheten.
Nyligen har REF utnyttjat konvolutionella neurala nätverk för att extrahera funktioner i djup och återkommande neurala nätverk för att producera destination platser.
Multi-features taxi destination prediction with frequency domain processing
{'venue': 'PLoS ONE', 'journal': 'PLoS ONE', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}