Taxi efterfrågan förutsägelse är en viktig byggsten för att möjliggöra intelligenta transportsystem i en smart stad. En exakt förutsägelsemodell kan hjälpa staden att förhandsallokera resurser för att möta efterfrågan på resor och minska tomma taxibilar på gator som slösar energi och förvärra trafikstockningar. Med den ökande populariteten av taxi begäran tjänster som Uber och Didi Chuxing (i Kina), kan vi samla in storskaliga taxi efterfrågan data kontinuerligt. Hur man använder så stora data för att förbättra efterfrågeförutsägelsen är ett intressant och kritiskt problem i verkligheten. Traditionella metoder för efterfrågeförutsägelse bygger främst på tidsserieprognoser, som misslyckas med att modellera de komplexa icke-linjära rumsliga och tidsmässiga relationerna. Den senaste tidens framsteg inom djupinlärning har visat överlägsna resultat när det gäller traditionellt utmanande uppgifter som bildklassificering genom att lära sig komplexa egenskaper och korrelationer från storskaliga data. Detta genombrott har inspirerat forskare att utforska djupinlärningsteknik om trafikförutsägelseproblem. Befintliga metoder för trafikprognoser har dock endast beaktat rumsliga samband (t.ex. genom att använda CNN) eller tidsmässiga samband (t.ex. genom att använda LSTM) oberoende. Vi föreslår en Deep Multi-View Spatial-Temporal Network (DMVST-Net) ram för att modellera både rumsliga och tidsmässiga relationer. Vår föreslagna modell består specifikt av tre vyer: tidsvy (modellering av korrelationer mellan framtida efterfrågevärden med nära tidspunkter via LSTM), rumslig vy (modellering av lokal rumslig korrelation via lokal CNN) och semantisk vy (modellering av korrelationer mellan regioner som delar liknande tidsmönster). Experiment om storskaliga verkliga uppgifter om efterfrågan på taxi visar att vår strategi är effektiv när det gäller de senaste metoderna.
Yao och Al. I REF föreslås DMVST-NET, som modellerar både rumsliga och tidsmässiga relationer mellan lokala CNN och LSTM.
Deep Multi-View Spatial-Temporal Network for Taxi Demand Prediction
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}