基于時空門控多圖卷積網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)約車需求預(yù)測

打開文本圖片集

摘 要：動態(tài)的交通需求對于開發(fā)有效的實(shí)時交通管理和控制策略、算法至關(guān)重要。準(zhǔn)確預(yù)測網(wǎng)約車需求具有一定的挑戰(zhàn)性，但對智能交通系統(tǒng)的發(fā)展具有重要作用，有助于協(xié)調(diào)區(qū)域內(nèi)的網(wǎng)約車供需，提高車輛的利用率，為乘客減少等待時間。文章提出一種時空門控多圖卷積網(wǎng)絡(luò)（Spatial-Temporal Gated Multi-Graph Convolutional Network，STGMGCN）模型，使用門控循環(huán)單元挖掘時間特征，并研究了三種不同的圖卷積網(wǎng)絡(luò)挖掘空間上的相關(guān)性。（剩余7941字）