科研之友
微信
新浪微博
Facebook
分享链接
摘要
考虑到城市交通系统中时间和空间维度的复杂影响,重点针对模型的输入特征进行研究,分别使用长短时记忆神经网络和卷积神经网络,对时间特征和空间特征进行加工,提出了一种适用于出行需求预测的时空特征提取方法,同时借助全连接层融合时空特征实现对出行需求预测,提升出行需求的预测效果。基于滴滴开源成都数据,对比传统预测模型,文中研究对均方根误差等指标进一步降低5%以上。
- 单位
考虑到城市交通系统中时间和空间维度的复杂影响,重点针对模型的输入特征进行研究,分别使用长短时记忆神经网络和卷积神经网络,对时间特征和空间特征进行加工,提出了一种适用于出行需求预测的时空特征提取方法,同时借助全连接层融合时空特征实现对出行需求预测,提升出行需求的预测效果。基于滴滴开源成都数据,对比传统预测模型,文中研究对均方根误差等指标进一步降低5%以上。
