Dec, 2017
基于图卷积神经网络的大规模共享单车网络站点级小时需求预测
Predicting Station-level Hourly Demands in a Large-scale Bike-sharing Network: A Graph Convolutional Neural Network Approach
Lei Lin, Zhengbing He, Srinivas Peeta
TL;DR本研究提出了一种基于数据驱动图滤波器（GCNN-DDGF）的图卷积神经网络模型，可以学习车站之间隐藏的异质性相关性以预测大规模自行车共享网络中车站级别的小时需求。根据多种自行车共享系统数据建立和比较了 6 种 GCNN 模型和 7 种基准模型，并在 New York City 的一个 Citi Bike 数据集上进行了测试，结果表明 GCNNrec-DDGF 的表现最佳，其次是 GCNNreg-DDGF。此外，通过 DDGF 获得更详细的图网络分析，发现它捕捉了一些嵌入在 SD，DE 和 DC 矩阵中的细节信息，而且还揭示了车站之间不被这些矩阵揭示的隐藏的异质性成对相关关系。