| 一种基于时空动态图注意力网络的共享出行需求预测方法 |
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| 引用本文： | 骈纬国,吴映波,陈蒙,蔡俊鹏. 一种基于时空动态图注意力网络的共享出行需求预测方法[J]. 电子学报, 2022, 50(2): 432-439. DOI: 10.12263/DZXB.20210179 |
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| 作者姓名： | 骈纬国 吴映波 陈蒙 蔡俊鹏 |
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| 作者单位： | 重庆大学汽车协同创新中心,重庆400044,重庆大学大数据与软件学院,重庆400044 |
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| 基金项目： | 中央高校基本科研业务费;国家重点研发计划;重庆市技术创新与应用发展专项重点项目 |
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| 摘 要： | 基于图卷积神经网络的共享出行需求预测一般采用非时间特定性的静态空间图结构提取非欧氏空间相关性特征,这种方式所构建的城市结构图是一种在不同时间间隔的静态空间图结构,而不能动态提取不同时间间隔的空间相关性特征.针对这一问题,本文提出了一种基于时空动态图注意力网络(Spatial-Temporal Dynamic Graph...
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| 关 键 词： | 需求预测 深度学习 图注意力网络 时空数据预测 共享出行 |
A Spatial-Temporal Dynamic Graph Attention Network Based Method for Sharing Travel Demand Prediction |
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| PIAN Wei-guo,WU Ying-bo,CHEN Meng,CAI Jun-peng. A Spatial-Temporal Dynamic Graph Attention Network Based Method for Sharing Travel Demand Prediction[J]. Acta Electronica Sinica, 2022, 50(2): 432-439. DOI: 10.12263/DZXB.20210179 |
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| Authors: | PIAN Wei-guo WU Ying-bo CHEN Meng CAI Jun-peng |
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