【摘 要】
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随着大数据、云计算和人工智能等新兴技术的普及,越来越多的数据被收集起来进行分析和利用,推动了城市的治理和发展。在这其中,城市居民的出行流量数据和城市功能区分布数据蕴含了与城市发展和居民生活息息相关的海量信息,对于探索智慧城市的发展具有重要的理论意义和应用前景。近几年来,利用城市功能区分布数据来辅助进行居民出行流量预测已经取得了一定的成就,但是,由于这两类数据的异构性以及相关城市计算问题的复杂性,据
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随着大数据、云计算和人工智能等新兴技术的普及,越来越多的数据被收集起来进行分析和利用,推动了城市的治理和发展。在这其中,城市居民的出行流量数据和城市功能区分布数据蕴含了与城市发展和居民生活息息相关的海量信息,对于探索智慧城市的发展具有重要的理论意义和应用前景。近几年来,利用城市功能区分布数据来辅助进行居民出行流量预测已经取得了一定的成就,但是,由于这两类数据的异构性以及相关城市计算问题的复杂性,据我们所知,目前基于城市功能区分布的长期演变数据来进行流量预测的相关工作还是空白的,已有工作都是将城市功能区分布数据作为静态信息来使用,忽略了其在城市发展过程中本身具有的动态变化性,以及其与居民出行流量之间的相互影响关系。本文针对以上问题,对居民出行模式与城市功能区发展之间的相互作用规律进行了挖掘,通过学习居民出行流量与城市兴趣点（Point of Interest,POI）之间的相互影响关系,构建了一种具有可解释性的城市居民出行流量预测模型,并进行了相关实验验证和分析。具体来说:（1）针对流量数据和POI数据分布的异构性问题,我们对所有地区每天的流量序列进行了居民出行模式的挖掘,在一定程度上缓解了流量变化的高频和不确定性。（2）针对流量-POI相互复杂的影响关系,我们基于（1）中挖掘得到的流量模式,构建了流量模式变化序列和POI模式演变序列。通过挖掘两种序列之间的相关性,同时考虑到流量-POI相互影响的不确定时间先后性,我们利用时间滑动窗口技术,学习了流量-POI之间的相互影响关系。（3）基于（2）中学到的流量-POI相互影响关系,我们构建了时间注意力机制和POI类别注意力机制来分别提取与流量预测紧密相关的POI分布信息,并与LSTM模型提取的时间特征结合,进行下一时段的流量预测。（4）使用真实的纽约市出租车轨迹数据集和真实的北京市百度地图查询数据集进行实验验证,结果表明,本文提出的基于居民出行模式与城市功能区发展相互影响关系的流量预测模型优于目前主流的流量预测模型。
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