基于時(shí)空?qǐng)D學(xué)習(xí)的出租汽車(chē)起訖點(diǎn)需求預(yù)測(cè)

　　本書(shū)針對(duì)出租汽車(chē)起訖點(diǎn)需求預(yù)測(cè)問(wèn)題，提出了基于多頭動(dòng)態(tài)圖注意力網(wǎng)絡(luò)（MDGAT）和多層級(jí)連續(xù)時(shí)間動(dòng)態(tài)節(jié)點(diǎn)注意力網(wǎng)絡(luò)（MCNAT）的模型。MDGAT通過(guò)動(dòng)態(tài)圖生成和時(shí)空注意力機(jī)制，有效挖掘時(shí)空特征，提升預(yù)測(cè)精度。MCNAT則通過(guò)連續(xù)時(shí)間嵌入和多層級(jí)時(shí)空感知層，解決數(shù)據(jù)稀疏性問(wèn)題，增強(qiáng)模型魯棒性。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，兩種模型在真實(shí)數(shù)據(jù)集上均優(yōu)于現(xiàn)有方法，為出租汽車(chē)需求預(yù)測(cè)提供了新的研究思路和方法，對(duì)智慧交通系統(tǒng)的優(yōu)化具有重要意義。本書(shū)可供相關(guān)研究人員參考閱讀。

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