UQI-LIUWJ
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论文笔记：Deep Spatio-Temporal Residual Networks for Citywide Crowd FlowsPrediction

2017 AAAI

使用时空残差网络ST-ResNet 进行 城市区域流入流出客流量预测

1 研究对象

论文笔记：Deep Spatio-Temporal Residual Networks for Citywide Crowd FlowsPrediction_第1张图片城市客流流入流出

根据经纬度将城市划分为网格 I×J

论文笔记：Deep Spatio-Temporal Residual Networks for Citywide Crowd FlowsPrediction_第2张图片

 

论文笔记：Deep Spatio-Temporal Residual Networks for Citywide Crowd FlowsPrediction_第3张图片

1.1 难点

  • 空间依赖性

  • 时间依赖性

  • 外部影响

2 模型

论文笔记：Deep Spatio-Temporal Residual Networks for Citywide Crowd FlowsPrediction_第4张图片

 3 实验

北京出租车数据+纽约自行车数据

评价指标：RMSE

论文笔记：Deep Spatio-Temporal Residual Networks for Citywide Crowd FlowsPrediction_第5张图片

 论文笔记：Deep Spatio-Temporal Residual Networks for Citywide Crowd FlowsPrediction_第6张图片

 

 

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