【摘 要】
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城市区域人流量预测对公共安全、交通管理有着重大的公共利益影响。然而,不同区域之间,以及受到时空相关性和许多外部因素的影响,给区域人流量的精准预测带来了极大的挑战。
【机 构】
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四川大学电子信息学院,四川通信科研规划设计有限责任公司
【基金项目】
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四川省科技计划项目(2018HH0143)。
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城市区域人流量预测对公共安全、交通管理有着重大的公共利益影响。然而,不同区域之间,以及受到时空相关性和许多外部因素的影响,给区域人流量的精准预测带来了极大的挑战。为进一步掌握城市人员流动聚集动向,本文提出一种基于混合时空感知网络模型,对重点密集区域的人流量进行建模,训练模型使之可以预测城市区域人流量,并将结果进一步与空间区域类型因子进行融合,最后可以分小时预测每个区域的人流量。选取北京市2020-01-17~2020-02-15重点区域数据信息,针对本文方法进行验证。实验结果表明,基于混合时空感知网络模型
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