| Autor: |
安洋, 孙健玮, 李倩, 宫永顺 |
| Jazyk: |
čínština |
| Rok vydání: |
2023 |
| Předmět: |
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| Zdroj: |
大数据, Vol 9, Iss 4, Pp 69-82 (2023) |
| Druh dokumentu: |
article |
| ISSN: |
2096-0271 |
| DOI: |
10.11959/j.issn.2096-0271.2023042 |
| Popis: |
交通流量预测问题具有多源异构性，未来时刻的流量不仅与之前时刻的流量相关，同时也受城市区域间关系、天气情况、兴趣点（point of interest，POI）等异构时空数据的影响。针对此问题，提出一种基于多源异构时空数据融合的交通流量预测模型MHF-STNet。首先使用聚类方法获得城市区域不同的流量模式，并使用拼接、权重相加、注意力机制等多种方式融合交通流量、城市区域间的位置关系、天气、POI、工作日、假期多个模态的时空数据，使用深度学习方法对异构数据统一建模，预测未来时刻的交通流量。在北京出租车、纽约出租车和纽约自行车3个流量数据集上进行实验，与经典的交通流量预测模型相比，MHFSTNet的预测准确度有所提升。结果验证了MHF-STNet对异构时空数据统一建模的有效性。 |
| Databáze: |
Directory of Open Access Journals |
| Externí odkaz: |
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