Jun, 2023

ICN: 交互式卷积网络用于共享微移动出行需求预测

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TL;DR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。
发现论文，激发创造
  • 利用非规则卷积神经网络提升短期自行车共享需求预测

    该研究提出了一种基于 IrConv+LSTM 的非规则卷积神经网络模型，可用于改善城市自行车共享短期需求预测，其考虑到了非相邻城市之间的联系。该模型在新加坡的无桩共享单车系统和芝加哥、华盛顿、纽约和伦敦的四个基于站点的系统，表现出比其他基准模型更好的性能。

    Feb, 2022

  • 交通网络中时空循环卷积网络用于交通预测

    提出了一种基于运动预测领域知识的网络网格表示方法，将网络整体交通速度转换为静态图像，并输入一种新的深度体系结构 —— 时空循环卷积网络 (SRCNs)，可以用于交通预测，实验证明其在短期和长期交通预测方面优于其他基于深度学习的算法。

    May, 2017

  • 交通预测的时空交互动态图卷积网络

    提出了一种 STIDGCN 神经网络的拓扑交互动态图卷积模型，可以有效地进行交通预测，具有更好的性能。

    May, 2022

  • 多图时空图卷积网络用于交通流量预测

    通过时空深度学习方法，提出了一个用于高速公路上每日交通流量预测的新方法，该方法通过数据归一化策略解决了网络全域收费站交通流量的数据不平衡问题，并基于图卷积网络构建了不同语义的网络来捕捉时空特征，同时利用气象和日历特征在全连接阶段提取交通流量的外部特征，经过大量实验证明该方法较基准模型在预测准确性方面有明显提升，并在商业领域带来实际效益。

    Aug, 2023

  • PCNN：用于短期交通拥堵预测的深度卷积神经网络

    本文提出一种名为 PCNN 的基于深度卷积神经网络的短期交通拥堵预测方法，通过时间序列折叠和多粒度学习手段，将交通数据转化为二维矩阵输入，并在局部和宏观层面对交通拥堵进行建模和预测，实验结果表明 PCNN 对于预测短期交通拥堵具有显著优势。

    Mar, 2020

  • 扩散卷积循环神经网络：基于数据的交通预测

    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

  • 时空图卷积网络：用于交通预测的深度学习框架

    本文提出一个基于图卷积神经网络（STGCN）的深度学习框架来预测交通领域的时间序列问题，该模型可以更快地训练少量参数，通过建模多尺度交通网络，有效地捕捉了全面的时空相关性，并在各种真实世界的交通数据集上不断超越现有最先进的基线模型。

    Sep, 2017

  • 基于时空深度学习的即需打车服务乘客需求短期预测

    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

  • 将交通视为图像：用深度卷积神经网络对大规模交通网络速度进行预测

    本文提出了一种基于卷积神经网络的方法，将交通数据通过二维时间空间矩阵转化成图像进行处理，并预测大规模网络流量，实验结果表明该方法在处理大规模交通网络数据方面表现出较高的准确性。

    Jan, 2017

  • 基于区域相关性的时空深度学习辅助移动流量预测

    提出了一种增强型移动流量预测方案，该方案结合了每日移动流量高峰时间的聚类策略和新颖的多时间卷积网络与长短期记忆模型 (multi TCN-LSTM)，实验结果显示与最先进技术相比，性能提升达到 28％，证实了该方法的功效和可行性。

    Dec, 2023