基于轨迹数据的出租车空载时间预测方法研究

来源 :北京交通大学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:yxl122702985
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
近年来,随着城市规模的不断扩展,出租车与网约车的数量越来越多,居民对出租车和网约车的需求也越来越高。在出租车市场规模快速增长的同时,行业内的竞争也日益激烈,因此如何更好地进行路线规划、降低出租车的空载时间与空载率,是打车平台提高运营效率和司机收益所面临的关键问题。作为一个重要的衡量指标,出租车空载时间从一个侧面体现了出租车资源的利用效率和司机收益状况。准确的出租车空载时间预测可以有效地指导司机进行合理的路线规划,辅助打车平台进行高效的资源调度。出租车空载时间预测是一个新颖且复杂的问题,在实际场景中,城市中不同区域的空载时间受到区域车流量、客流量以及历史空载时间数据等多方面因素的影响,因此如何全面地对这些信息建模,准确地预测出租车空载时间是行业当前亟需解决的问题之一。因此,本文基于出租车的轨迹信息和载客记录,探索了出租车空载时间数据存在的时空相关性,并通过融合各种影响因素和辅助任务,来预测城市各区域的出租车空载时间,为打车平台提供路线规划支撑信息。首先,针对出租车空载时间数据中时空关系复杂且难以提取等问题,提出了一种时空连接图卷积网络(Multi-Task Spatial-Temporal Similarity Graph Neural Networks,STCGNN)模型,采用一种新颖的时空连接图结构来对时空数据进行建模。该结构不仅创建了空间图,还从时间维度上建立连接关系,将相邻的时间节点用边连接,把多个空间图连接起来,使得图结构本身能同时包含时间与空间信息。在时空连接图的基础上进行图卷积操作,可以使模型同时捕获出租车空载时间数据中的时间、空间、时空关系。同时,还设计了基于循环神经网络结构的时间组件,用来捕获时间序列中存在的前后顺序依赖关系。最后,将时间组件输出的特征表示输入到由全连接层构成的输出层中进行降维,得到最终的出租车空载时间预测结果。其次,针对STCGNN模型在图卷积操作、外部信息利用和时间组件等方面还存在的缺陷,对其进行了多项改进,提出一种基于多任务框架的时空相似图卷积网络(Multi-Task Spatial-Temporal Similarity Graph Neural Networks,MSTSGNN)模型。MSTSGNN设计了一种新颖的时空相似图结构,在时空连接图的基础上,通过改进时间边的连接方式,使得图结构能够蕴含更多的时间维度信息。同时,进一步改进了图卷积操作,使其适用于时空相似图,能够更有效地捕获数据中存在的时间依赖、空间依赖和时空依赖,并能够区分时空数据中存在的异质性。此外,还对时间组件进行了改进,将其中的循环神经网络替换为GRUGCN,使其在捕获时间信息的同时能够保持数据中的空间信息。最后,还引入了多任务框架从不同的视角来学习数据的特征表示,以利用乘客流量和出租车流量信息来辅助出租车空载时间预测,并提出了一种基于注意力的多任务融合机制,来更有效地筛选辅助任务的信息,从而提升主任务的预测能力。最后,在成都市和西安市的两个滴滴出行公开数据集上进行了大量的实验。实验结果表明了STCGNN模型的性能优于现有的其他方法,而MSTSGNN模型相较于STCGNN的预测性能得到了进一步提升。实验结果表明本文提出的模型可以有效地挖掘出租车空载时间数据中的时空相关性,对其进行有效的预测。
其他文献
随着卫星通信网络技术的发展,卫星通信被广泛地应用于军事、生活、抢险救灾等各个方面。卫星根据高度分为地球同步卫星和非地球同步卫星两类,其中地球同步卫星的研究开展较早,并且已经有了广泛的应用,但是由于轨道资源有限,卫星位置日渐匮乏。非地球同步卫星的近地轨道卫星由于其轨道低、时延小,慢慢成为研究的热点。但是低轨星群网络具有节点负载有限、拓扑变化频繁、通信距离长等特点,常见的动态路由算法存在路由无法收敛、
随着工业科技的不断进步,机电设备变得种类繁多、结构复杂,该领域的从业人员在日常运维工作中往往需要检索大量设备说明、维修手册等文字信息并只获取了其中的一小部分来指导工作。互联网资源日益增长,通用搜索引擎、专业论坛等也成为了机电运维人员检索咨询的渠道,但是这些渠道通常以夹杂着无关信息的大量网页链接作为检索结果,用户仍需费时费力进行筛选。随着知识图谱技术的兴起与成熟,医疗、法律等越来越多的领域开始采用知
车轴作为高速列车最主要的支撑和承载部件之一,其疲劳强度和寿命对于列车运行安全性极为重要。传统车轴疲劳设计应用的是名义应力法,即将车轴服役时产生的应力幅控制在其疲劳极限范围内的无限寿命设计,以及保证车轴受到随机载荷作用时,疲劳累积损伤小于规定值的安全寿命设计。基于名义应力法的车轴疲劳设计没有考虑车轴实际服役过程中可能发生的缺陷,在寿命评估中没有考虑由于缺陷引起的应力集中现象以及裂纹萌生和扩展的影响。
随着化石燃料的逐渐枯竭,大量使用化石燃料给环境带来巨大压力,新能源是未来各国发展的重要方向,开发和使用新能源能够有效缓解经济和环境带来的双重压力。因此新能源的分布式发电和微网技术凭借其独特优势也受到了越来越多的关注和应用。分布式发电和微网关键技术作为智能电网的有机组成部分,未来也会得到快速的发展。针对风光出力预测与微网经济调度问题,本文基于现有国内外相关工作,提出一种长短期记忆人工神经网络(Lon
城市轨道交通是城市公共交通的骨干,具有节能、占地面积小、运量大、全天候、少污染、安全等级高等优点,非接触供电技术能够解决架空接触网供电方式中存在的接触电火花、摩擦损耗等问题,具有很好的应用前景。但车-地非接触能量传输过程需基于高频电磁场,列车车体及大部分结构材质为金属,在高频电磁环境中会感应出电流——涡流,涡流具有热效应,列车可能会存在过热隐患。本文以应用非接触供电的城市轨道交通车辆——无网受流列
随着经济全球化的深入,我国市场化的进程不断地推进,各行各业的竞争也日益激烈,特别是零售行业,不但有来自国内众多零售企业之间竞争的压力,同时也受到了国际上零售巨头带来的冲击。而化妆品零售行业的竞争也日渐趋于白热化,企业之间产品同质化程度非常高,许多化妆品零售连锁专卖店往往销售来自同一家制造商的相同产品,竞争企业数量众多,销售渠道多样,不断地对市场进行分流。这迫使传统零售企业不得不对自身现有的零售方式
随着斜拉桥跨度的不断增大,斜拉索作为主要承重结构,其长度也逐渐增加;长大斜拉索的振动控制问题也就成为影响全桥安全性和耐久性的重要因素。TMD(调谐质量阻尼器)在桥梁振动控制中得到广泛应用,但在斜拉索的振动控制中应用较少。相对于常用粘滞阻尼器,TMD在斜拉索振动控制中可以不受位置的影响,相关研究相对较少。因此,开展长大斜拉索-TMD系统减振的可行性研究显得十分必要。为此,本文在未安装TMD的斜拉索参
近年来,世界各地突发事件频频发生,严重威胁了人类生活的安定与社会的稳定。例如,新型冠状病毒肺炎疫情(COVID-19)的突然爆发,给人们的生活造成了巨大影响。如何减少疫情等突发事件对人们生活造成的损失,增强疫情下生活物资的供应与及时配送的能力,为封闭社区的居民安全、公平地提供食物至关重要。加强疫情下的物资尤其是蔬菜等生活必需物资的保障工作是政府和社会相关企业的职责。本文运用了定性与定量相结合的研究
自20世纪80年代以来,医疗卫生资源分布不均、医疗卫生资源配置不均衡、医疗机构重叠、各地区临床医疗机构、部门临床医疗机构、单位临床医疗机构自成体系。医疗过度医患关系紧张,诊疗同一种病去不同的医院,尤其是各家医院的检查、检验、影像资料结果却互不相认,信息交互共享问题仍然十分突出。大多数基于区域协同专科慢性重大疾病为依据解决的医疗联合体模式。该模式由于医院在不同时期和阶段使用的信息系统来自不同的软件公
近年来,随着我国公路网的快速发展,人们出行更加便利,但是道路资产特别是路面标记资产的完整性却因车辆磨损、恶劣天气等因素影响变得越来越差,而道路路面标记的质量和完整性直接影响驾驶安全。为了保障交通安全,道路的管理人员必须对道路标记资产进行点检,即按照一定的标准,定期对道路标记的损伤状况进行检查。路面标记资产损伤检测是路面标记资产大规模点检研究中最重要的部分,目前已有许多国内外学者在路面标记资产损伤检