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文档简介

基于CLSTM神经网络的公交到站时间预测 Multi outputBusTravelTimePredictionwithConvolutionalLSTMNeuralNetworks 预测站点A到站点B的到站时间 link1 link2 link3 行程时间 预估的停靠时间郊区预测 可通过大量历史数据做回归预测城区预测 需要考虑拥堵情况 道路事故 路网状态 气象等因素 传统模型 深度学习 传统预测 Kalman filters模型 深度学习预测 ConvolutionalLSTM神经网络 LSTM 长短期记忆循环神经网络 能够获取数据间长时间的依赖关系 站点At时刻到站时间和t w 1 t 1时刻到站时间相关 CNN 卷积神经网络 能够获取站点间空间依赖关系 LSTM LongShort TermMemory CNN通过矩阵卷积运算学习站点间的空间关系站点间的行程时间组成一个1维矩阵 通过一个固定长度的卷积核卷积计算提取关系 CNN ConvolutionalNeuralNetwork CNN提取图像边缘特征 模型输入N个样本数据 每个样本数据包含u个行程 每个行程由时间跨度为w的行程时间数据组成 输出为u个行程每个行程未来k个时间跨度的行程时间 模型拓扑结构 模型由编码和解码两部分组成 每部分包含两个ConvLSTM 编码部分学习到输入数据的特征后 编码向量作为解码部分的输入 对比 早高峰 晚高峰 扩展 只考虑了单一线路各站点间的空间关系及时间序列上的关系 可进一步扩展到多条公交线路 尤其有相同站点的不同线路 间的空间关系数据只使用了公交数据 可适当加入站点附近POI数据 行程间红绿灯数 气象等相关数据 谢谢 感谢亲
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