Prognos av flödet av folkmassor är av stor betydelse för trafikledning och allmän säkerhet, och mycket utmanande eftersom den påverkas av många komplexa faktorer, inklusive rumsliga beroenden (nära och avlägsna), tidsmässiga beroenden (närhet, period, trend) och yttre förhållanden (t.ex. väder och händelser). Vi föreslår en deep-learning-baserad strategi, kallad ST-ResNet, för att gemensamt förutse två typer av crowd flows (dvs. Inflöde och utflöde) 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. Vi har utvecklat ett realtidssystem baserat på Microsoft Azure Cloud, som kallas UrbanFlow, vilket ger crowd flow övervakning och prognoser i Guiyang City i Kina. Dessutom presenterar vi en omfattande experimentell utvärdering med hjälp av två typer av folkmassor i Peking och New York City (NYC), där ST-ResNet överträffar nio välkända baslinjer.
Till exempel föreslog Ref en metod för djupinlärning för prognostisering av framtida populationer med spatiotemporalt beroende samt yttre förhållanden, såsom väder och händelser.
Predicting Citywide Crowd Flows Using Deep Spatio-Temporal Residual Networks
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}