【摘 要】
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随着时代发展,网约车已经逐渐成为当今社会的重要出行方式.这项新的出行方式大大降低了出行成本,使人们的生活更加便捷.网约车需求预测是人工智能交通系统的重要组成部分,有
【机 构】
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浙江理工大学机械与自动控制学院,杭州电子科技大学计算机学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(61803339),浙江省自然科学基金(LQ18F030011),浙江省重点研发计划(2019C03096)。
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随着时代发展,网约车已经逐渐成为当今社会的重要出行方式.这项新的出行方式大大降低了出行成本,使人们的生活更加便捷.网约车需求预测是人工智能交通系统的重要组成部分,有着良好的应用价值,但传统的研究在建模时,忽略了目的地和不同地区的社会属性相似性的影响,使得模型的特征不全面,算法预测准确率较低.针对上述问题,本文提出了一种多图时空图卷积网络(Multi-Graph Spatial-Temporal Graph Convolution Neural network,MGSTGCN),以解决网约车需求预测问题.该
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