Kortsiktig prognoser om efterfrågan på passagerare är av stor betydelse för ondemand ride service plattform, som kan uppmuntra lediga bilar som flyttar från överutbud regioner till över efterfrågan regioner. Det rumsliga beroendet, tidsberoendet och det exogena beroendet måste dock beaktas samtidigt, vilket gör att passagerarefterfrågan på kort sikt blir en utmaning. Vi klumpar ihop både klassiska tidsserieförutsägelsemodeller och neurala nätverksbaserade algoritmer (t.ex. artificiella neurala nätverk och LSTM). Dessutom har det visat sig lovande att beakta exogena variabler utöver passagerarefterfrågan, t.ex. restid, klockslag, veckodag och väderförhållanden, eftersom det minskar det grundläggande medelvärdet av kvadratfelet (RMSE) med 50,9 %. Det är också intressant att hitta att funktionen urval minskar 30% i dimension av prediktorer och leder till endast 0,6% förlust i prognos noggrannhet uppmätt av RMSE i den föreslagna modellen. Detta dokument är en av de första DL-studierna för att förutse den kortsiktiga efterfrågan på en on-demand-transportplattform genom att undersöka de spatiotemporala korrelationerna. Nyckelord: On-demand riding services, kortsiktiga efterfrågeprognoser, djupinlärning (DL), fusionskonvolutional long short-term memory network (FCL-Net), long short-term memory (LSTM), convolutional neural network (CNN)
I samband med transporttillämpningar har djupinlärning använts för att förutsäga passagerarnas krav på on-demand-färdtjänst REF.
Short-Term Forecasting of Passenger Demand under On-Demand Ride Services: A Spatio-Temporal Deep Learning Approach
{'venue': 'Transportation Research Part C: Emerging Technologies, Volume 85, Pages 591-608, 2017', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Computer Science']}