Dec, 2022

基于时间序列的智能城市移动应用程序：伊斯坦布尔的智慧出行交通估计

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TL;DR该研究提出了一种基于人工智能的手机应用程序，利用交通密度数据，通过 LSTM、Transformer 和 XGBoost 等时间序列方法预测伊斯坦布尔的交通拥堵情况，并根据 MAPE、MAE 和 RMSE 等性能指标分析模拟结果，发现 Transformer 模型具有最准确的交通预测能力。该研究为未来定制适合市民日常使用的手机应用程序奠定了基础。
发现论文，激发创造
  • 基于空间模式的公交到站时间估计动态模型（机器学习）

    本文提出了一种基于 XGBoost 机器学习算法的公共交通到站时间预测模型，能够利用公交车的位置信息和空间特征预测其到站时间，针对有交叉口和无交叉口两种空间情境下的公交路线进行预测，结果表明该模型比其他模型表现更优，可在以及其他交通基础设施有限的类似城市中推广。

    Oct, 2022

  • 走向更精确的移动蜂窝流量预测之路

    本文报道了一种新的方法，该方法通过结合免费提供的道路指标来确立数据生成过程和空间依赖性，从而提高了移动蜂窝流量预测的准确性，这可以应用于边缘或中心化学习，可用于预测短期未来一段高速公路覆盖区域的负载。

    May, 2023

  • 使用人工智能进行交通预测：近期进展和新机遇综述

    该研究论文主要介绍了交通预测的重要性和如何通过应用新兴技术以及人工智能等方法来改善交通预测。同时，该论文还着重总结了多元交通时间序列建模的数据预处理方法以及未来研究的主要挑战。

    May, 2023

  • 基于互信息的迁移学习交通预测方法

    TrafficTL 是一种跨城市交通预测方法，使用其他城市的大数据来辅助缺乏数据的城市做出更准确的预测，并利用深度学习的 Spatio-temporal 模型来提高预测精度。在三个真实数据集上的综合案例研究表明，TrafficTL 比最先进的基线模型提高了约 8-25% 的预测精度。

    Mar, 2023

  • 城市级出行数字孪生在线轨迹预测

    本研究提出了一种基于数字孪生的人类移动预测方法，将粗粒度预测与细粒度预测分为两个阶段，通过自动提取城市范围内的移动趋势和使用概率轨迹检索方法来实现预测。该方法在日本关东地区的真实 GPS 数据集上测试获得了良好的预测准确度和时间效率。

    Jun, 2022

  • 使用深度时空神经网络进行长期移动流量预测

    本文提出一种专门用于精确预测网络范围内移动数据流量的时空神经网络（STN）结构和双 STN 技术（D-STN），通过在城市和农村地区 60 天的真实移动流量数据集上进行的实验，证明了所提出的（D-）STN 方法可以实现高达 10 小时的精确预测，并且与其他流行的预测方法相比，可以获得高达 61% 的更小预测误差。

    Dec, 2017

  • 利用深度学习在瓦伦西亚市建立实时交通警报

    该研究分析了城市交通通量与污染之间的相关性，并开发了一个警报系统来预测未来 30 分钟内某条街道是否会遇到异常高的交通流量，使用每 10 分钟更新的交通数据和长短期记忆（LSTM）神经网络进行预测。

    Sep, 2023

  • TrafficPredict: 面向异构交通行为的轨迹预测

    提出了一种基于 LSTM 的实时交通预测算法 TrafficPredict，通过学习不同交通主体的移动模式和交互方式来提高交通路径预测的准确性，应用于自动驾驶交通领域，较之先前的算法具有更高的准确性。

    Nov, 2018

  • Traffic-Twitter Transformer: 基于自然语言处理的交通预测框架

    本文旨在通过将社交媒体功能纳入考虑范围，以提供一个灵活全面的框架，在交通强度和 Twitter 数据强度之间建立相关性，并将两个时间序列数据馈入我们的 Traffic-Twitter Transformer，为长期交通预测提供自然语言表示。实验结果表明，这种纳入 NLP 的社交感知框架能够成为交通机构网络广泛预测和管理的有价值的实现。

    Jun, 2022

  • 智慧城市中的不变时间序列预测

    在智慧城市的变革环境中，将前沿的网络技术与时间序列预测相融合，为城市规划、可持续发展和经济增长提供了重要机遇。深度神经网络的进步显著提高了预测性能，然而，这些模型对于不同于训练数据分布的时间序列数据的泛化能力仍然存在挑战。我们提出了一种在不同城市环境下获得不变表示的解决方案，以取代仅依赖于城市环境之间的偶然相关性以提高模型的泛化能力。通过对合成数据和真实数据进行广泛实验，我们证明了我们的方法在应对变化城市环境的领域转移时优于传统的时间序列预测模型。我们的方法的有效性和鲁棒性可以推广到包括气候模型、城市规划和智慧城市资源管理在内的多个领域。

    May, 2024