Att förutse flödet av folkmassor är av stor betydelse för trafikledning och allmän säkerhet, och mycket utmanande eftersom det påverkas av många komplexa faktorer, såsom trafik mellan regioner, händelser och väder. Vi föreslår ett djuplärande-baserat tillvägagångssätt, som kallas ST-ResNet, för att gemensamt förutse inflödet och utflödet av folkmassor i varje region i en stad. Vi utformar en end-to-end struktur av ST-ResNet baserat på unika egenskaper spatio-temporal data. Mer specifikt använder vi resterande neurala nätverk ram för att modellera temporal närhet, period, och trend egenskaper crowd traffic. För varje egenskap, vi utformar en gren av kvarvarande convolutional enheter, som var och en modellerar de rumsliga egenskaperna hos crowd traffic. ST-ResNet lär sig att dynamiskt aggregera produktionen av de tre kvarvarande neurala nätverken baserat på data, tilldela olika vikter till olika grenar och regioner. Aggregeringen kombineras ytterligare med externa faktorer, såsom väder och veckodag, för att förutsäga den slutliga trafiken av folkmassor i varje region. Experiment på två typer av folkmassor i Peking och New York City (NYC) visar att de föreslagna ST-ResNet överträffar sex välkända metoder.
Zhang m.fl. REF föreslog en djupgående konvolutionsbaserad neuralnätsmodell för att uppskatta inflöde och utflöde av nätbaserade kartsegment.
Deep Spatio-Temporal Residual Networks for Citywide Crowd Flows Prediction
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}