【摘 要】
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为了提高乘客出租车需求预测的准确性以及出租车服务的运行效率,提出一种使用Dropconnect方法的CorrelationNet。该方法包括两个阶段,时空特征选择和Dropconnec正则化。首先,
【机 构】
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中山大学智能工程学院,广东智能交通系统重点实验室,广东方纬科技有限公司
【基金项目】
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国家自然科学基金(U1611461,11574407),广东省科技计划项目(2016A020223006,2017B010111007),中央高校基本科研业务费(17lgjc42)
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为了提高乘客出租车需求预测的准确性以及出租车服务的运行效率,提出一种使用Dropconnect方法的CorrelationNet。该方法包括两个阶段,时空特征选择和Dropconnec正则化。首先,预测模型在深度神经网络中添加了时空相关性分析机制,并确定了用于出租车需求预测的时空特征,形成了新的深度学习网络CorrelationNet。然后,预测模型使用Dropconnect训练新的深度学习网络CorrelationNet,以减少过拟合。最后,在广州进行了应用试验以验证模型;采用支持向量机回归(SVR)、
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