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摘 要:動(dòng)態(tài)的交通需求對(duì)于開(kāi)發(fā)有效的實(shí)時(shí)交通管理和控制策略、算法至關(guān)重要。準(zhǔn)確預(yù)測(cè)網(wǎng)約車需求具有一定的挑戰(zhàn)性,但對(duì)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(shí)間。文章提出一種時(shí)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(shí)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)
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基于時(shí)空門控多圖卷積網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)約車需求預(yù)測(cè)
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