【摘要】：乘客需求預(yù)測(cè)是智能交通系統(tǒng)的重要組成部分。一個(gè)精確的預(yù)測(cè)模型能夠幫助車輛系統(tǒng)更加合理地分發(fā)訂單和調(diào)度車輛,進(jìn)而緩解供需矛盾。這不但能減少能源浪費(fèi)還能有效緩解城市交通擁堵。滴滴和Uber這類在線打車系統(tǒng)的流行使我們有能力持續(xù)地獲得大規(guī)模的乘客需求數(shù)據(jù),如何利用這些數(shù)據(jù)提升需求預(yù)測(cè)的精度是一個(gè)有趣又關(guān)鍵的問題。傳統(tǒng)的需求預(yù)測(cè)方法大多基于時(shí)間序列預(yù)測(cè)技術(shù),這種技術(shù)無法對(duì)非線性的時(shí)空關(guān)系進(jìn)行有效建模。最近深度學(xué)習(xí)技術(shù)在計(jì)算機(jī)視覺和自然語(yǔ)言處理等領(lǐng)域取得了重大突破,這啟發(fā)我們使用深度學(xué)習(xí)技術(shù)來解決交通預(yù)測(cè)問題�，F(xiàn)有的大多數(shù)交通預(yù)測(cè)方法都只獨(dú)立地考慮了空間相關(guān)性和時(shí)間相關(guān)性,并且主要針對(duì)單步預(yù)測(cè)場(chǎng)景。本文以全新的圖視角看待網(wǎng)約車系統(tǒng),使用結(jié)構(gòu)化的循環(huán)單元同時(shí)對(duì)空間相關(guān)性和時(shí)間相關(guān)性進(jìn)行建模,提出了基于編碼器-預(yù)測(cè)器架構(gòu)的混合時(shí)空?qǐng)D卷積循環(huán)網(wǎng)絡(luò)ST-HGCRN。該模型可以同時(shí)預(yù)測(cè)城市中n個(gè)不規(guī)則的區(qū)域在未來k個(gè)時(shí)段內(nèi)的乘客上下車需求量。本文的工作和貢獻(xiàn)可以總結(jié)為以下三點(diǎn):(1)提出基于高相關(guān)節(jié)點(diǎn)的空間相關(guān)性建模方法,簡(jiǎn)稱“高相關(guān)點(diǎn)法”。首先從不同的角度對(duì)城市區(qū)域之間的需求相關(guān)性進(jìn)行量化并生成多張區(qū)域關(guān)系圖,然后通過utopk節(jié)點(diǎn)選擇保留相關(guān)性較高的節(jié)點(diǎn),最后利用混合圖卷積整合高相關(guān)節(jié)點(diǎn)的信息。此方法比基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的空間相關(guān)性建模方法更加有效地利用了各地點(diǎn)需求量之間的相互影響。(2)提出結(jié)構(gòu)化的循環(huán)單元HGCRU,并結(jié)合編碼器-預(yù)測(cè)器架構(gòu)進(jìn)行多步需求量預(yù)測(cè)。我們使用混合圖卷積對(duì)循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行了結(jié)構(gòu)化改造,使它可以利用數(shù)據(jù)的空間結(jié)構(gòu),能夠同時(shí)對(duì)空間相關(guān)性和時(shí)間相關(guān)性進(jìn)行建模。HGCRU有HGCLSTM和HGCGRU兩種具體實(shí)例,我們結(jié)合這兩種實(shí)例和編碼器-預(yù)測(cè)器架構(gòu)設(shè)計(jì)了ST-HGCRN網(wǎng)絡(luò),該網(wǎng)絡(luò)能夠有效地解決多步需求量預(yù)測(cè)問題。(3)在真實(shí)的數(shù)據(jù)集上進(jìn)行多項(xiàng)對(duì)比實(shí)驗(yàn),通過大量的對(duì)比實(shí)驗(yàn)分析我們的模型與對(duì)比模型的性能表現(xiàn)以及各種參數(shù)對(duì)它們的影響。在所有對(duì)照實(shí)驗(yàn)中,我們的模型在多數(shù)情況下都超越了對(duì)比模型,且模型的最優(yōu)變種取得了15%以上的性能提升,表現(xiàn)出了相當(dāng)?shù)母?jìng)爭(zhēng)力。各項(xiàng)自我對(duì)照實(shí)驗(yàn)也證明了網(wǎng)絡(luò)中各個(gè)組件的必要性。
【圖文】：

區(qū)域A的需求量變化

區(qū)域B的需求量變化
【學(xué)位授予單位】：西南交通大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號(hào)】：F724.6;F572;F274;TP18

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