【摘 要】
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随着城市规模的增大和网约车需求的增高,准确的网约车供需预测是一个亟需解决的关键问题。近年来,越来越多的研究者对此问题进行了研究,本文基于改进的GRU模型,提出了一种新的时空预测模型DPIG,目的是在未来的时间间隔内对所有区域的网约车需求进行预测。DPIG的网络结构分为四部分,局部空间特征（LSF）提取模块,时间演化特征（TEF）提取模块,全局关联模块（GAM）和输出层。LSF提取模块利用卷积神经网
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随着城市规模的增大和网约车需求的增高,准确的网约车供需预测是一个亟需解决的关键问题。近年来,越来越多的研究者对此问题进行了研究,本文基于改进的GRU模型,提出了一种新的时空预测模型DPIG,目的是在未来的时间间隔内对所有区域的网约车需求进行预测。DPIG的网络结构分为四部分,局部空间特征（LSF）提取模块,时间演化特征（TEF）提取模块,全局关联模块（GAM）和输出层。LSF提取模块利用卷积神经网络分别提取出发地周围和目的地周围的局部空间地理特征,并融合天气信息和需求模式相似度信息,得到网约车需求的局部空间地理特征;TEF提取模块将网约车需求的局部空间信息、天气信息和需求模式相似度信息进行特征融合,再将其输入到卷积GRU（ConvGRU）中,由此来分析网约车的需求;GAM模块整合所有区域之间的相关性,通过将所有区域特征进行加权求和得到全局相关特征,并将相应区域对之间的相似度定义为权重。本文还对提出的时空预测模型DPIG进行了大量的对比实验,结果表明,DPIG方法在网约车需求预测中优于其他基线方法。同时,还对时空预测模型DPIG进行了消融实验,探究模型各个组成部分和本文加入的相关特征在预测过程中的表现,经过实验比较,本文提出的模型和加入的相关特征提升了预测的效果。
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