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基于深度时空注意力的神经网络客流预测( A deep spatio-temporal attention-based neural network for passenger flow prediction )
Y Cui B Jin F Zhang X Sun
预测一个城市，特别是大都市的客流，可以指导交通分散，有助于评估公共安全风险和改进城市规划。本文提出了一种基于编码器-解码器神经网络的客流预测方法Yildun,该方法通过构建一个编码器-解码器神经网络,捕捉客流内在的时空相关性,并通过对网络结构的分析,实现了客流预测的实时性和实时性,为城市客流预测提供了一种新的思路。在此基础上,提出了一种基于编码器-解码器神经网络的客流预测方法Yildun。更具体地说，为了预测每个站点的客流，提出了一种空间注意机制，通过参考编码器在每个时间步的前一个隐藏状态，自适应地提取站点间的客流相关性。同时，采用时间注意机制，通过在所有时间步长上选择编码器的相关隐藏状态来捕获流的时间相关连接。此外，诸如POI（兴趣点）数据和星期几之类的额外因素被融合在解码器中。利用这种时空注意方案，伊尔顿不仅可以有效地进行预测，而且易于解释。在大规模的真实世界数据上进行了广泛的实验。实验结果表明，Yildun能够以较小的预测误差预测客流量，并显著优于5条基线。
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