En grundläggande fråga i hanteringen av cykeldelningssystem är cykelflödesförutsägelse. På grund av hårdheten i att förutsäga flödet för en enda station, den senaste forskningen ofta förutsäga flödet på kluster-nivå. De kan dock inte direkt styra de finkorniga systemhanteringsfrågorna på stationsnivå. I detta papper, vi ser över problemet med stationsnivå cykelflöde förutsägelse, syftar till att öka förutsägelsen noggrannhet med hjälp av genombrotten i djupinlärning tekniker. Vi föreslår en multi-graph convolutional neural nätverksmodell för att förutsäga flödet på station-nivå, där den viktigaste nyheten är att titta på cykeldelningssystemet från grafperspektivet. Mer specifikt konstruerar vi flera grafer för ett cykeldelningssystem för att spegla heterogena interstationsrelationer. Efteråt smälter vi samman flera grafer och applicerar de konvolutionella skikten för att förutsäga stations-nivå framtida cykelflöde. Resultaten på realistiska cykelflödesdata verifierar att vår multigrafmodell kan överträffa toppmoderna förutsägelsemodeller genom att reducera upp till 25,1% förutsägelsefel.
Chai m.fl. I Ref föreslås ett multi-graph-konvolutionsnätverk för att fånga heterogena rumsliga korrelationer mellan stationer.
Bike flow prediction with multi-graph convolutional networks
{'venue': "SIGSPATIAL '18", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}