本文提出了一种名为交互卷积网络（Interactive Convolutional Network，ICN）的深度学习模型，用于预测共享微移动的时空旅行需求，该模型利用多维度的空间信息来构建深度学习模型，并评估了在芝加哥和奥斯汀两个真实案例中的表现，结果显示该模型明显优于选定的基准模型，在优化车辆平衡方案和城市共享微移动系统管理方面发挥作用。

Jun, 2023

本研究提出了一种新的多图卷积神经网络模型，通过构建多个站点之间的关系图，从图的角度提高了单个站点自行车流量的预测准确性，可帮助单车共享系统管理者做出决策

Jul, 2018

通过深度学习技术在考虑时空相关性的情况下，提出了融合卷积长短时记忆网络的方法，用于预测中国杭州地区共享出行平台的短期客流需求，通过实验证实了该方法相较于传统方法的更高预测精度。

Jun, 2017

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。

Dec, 2017

本文提出了一种新颖的基于 CNN 和 LSTM 结合的深度学习体系结构来预测未来的交通流量，通过开放数据集进行实验，结果表明该方法具有显著的优势，并从 Granger 因果性的角度对其进行了分析探讨。

Dec, 2016

利用深度学习算法基于历史传感器监测数据，包括河床高程、流量高程和流速，对桥墩周围的冲刷深度变化进行预测，研究了不同模型在实时冲刷预测中的性能，并探索了超参数调优和模型优化的创新随机搜索启发式算法。此研究揭示了深度学习在桥梁实时冲刷预测和预警中的潜力。

Apr, 2024

此研究利用 ConvLSTM 神经网络将天气雷达数据应用于短期降水预测，通过卷积神经网络层进行空间模式识别和 LSTM 网络层进行时间序列建模，构建了一个包含九层的自动编码器模型。结果表明，ConvLSTM 网络在气象预测中有着高准确性，尤其在天气复杂的地区具有显著潜力，为气象任务提供了一种更准确、数据驱动的方法。

Dec, 2023

我们提出了一种深度学习框架来预测公共自行车租赁和归还模式，通过利用卡图法来实现对新安装站点需求以及长期预测的预测，我们在首尔，南韩的公共自行车租赁和归还数据上展示了我们框架的有效性和潜在应用。

Mar, 2024

通过学习交通网络图形并提出一种新的深度学习框架，Traffic Graph Convolutional Long Short-Term Memory Neural Network（TGC-LSTM），我们可以更好地进行交通预测，从而在两个真实的交通状态数据集上优于基准方法。

Feb, 2018

本文提出了一种用于交通预测的新型深度学习架构 Diffusion Convolutional Recurrent Neural Network (DCRNN)，通过在有向图上进行双向随机游走来捕捉交通流的空间依赖性，通过编码器 - 解码器结构和计划采样来捕捉时间依赖性。在两个真实的大规模交通数据集上评估这个架构并观察到相对于现有技术的改进幅度在 12％-15％之间。

Jul, 2017