图1:城市规划OD预测,即根据历史城市OD和城市规划发展预测未来城市OD 我们的目标是为城市规划场景设计一个因果授权的OD预测框架,如图1所示。我们将POI数量变化视为规划城市发展的表现形式,并希望在规划的POI变化下预测未来城市OD。具体来说,我们给出了历史OD流量矩阵X_{f}、区域属性X_{a}以及与城市规划政策相对应的...
OD预测:阿森纳最有望夺冠,皇马仅1.1% 据ODsport报道,北京时间今日凌晨,两场欧冠1/4决赛首回合战罢,战果令人震惊。皇马在主场3-0大胜对手,展现了欧洲之王的底蕴;而拜仁则在安联球场1-2不敌意甲豪门国际米兰,形势严峻。 伴随着欧冠八强战局愈发明朗,著名数据机构Opta也更新了超级计算机对各队晋级四强、晋级决赛及最终...
OD在需求预测中发挥着重要的作用。它可以帮助企业准确预测产品需求量,优化库存管理,优化市场营销策略,推动新产品开发和创新,以及进行风险管理。企业可以通过使用OD方法,提高决策的科学性和准确性,降低经营风险,提高竞争力和可持续发展能力。因此,OD在需求预测中的作用不可忽视,对企业的发展具有重要意义。©...
文章针对OD流预测中存在的三点问题,即复杂动态的时空依赖性、数据稀疏性和不完整性以及容易受到外部因素影响展开研究,提出了一个自适应特征融合网络(AFFN),该网络通过多图自适应学习OD流的空间隐藏特征,根据外部因素的影响准确捕捉OD流的周期演化模式。为了解决OD矩阵的不完整性和稀疏性,文章将AFFN延展为多任务AFFN,...
1. 文章提出了一种用于OD需求预测的连续时间动态图表示学习框架。与以往的研究不同,文章的方法维护连续时间节点表示,并在有大量交通出行时可用时连续更新它们。由于可以在极细的时间尺度上了解台站的演化动态,因此文章所提出的方法预测精度较高。 2. 文章提出了一种分层的消息传递模块来对站点间的空间交互进行建模。
随机OD矩阵预测:如下公式和图1 (a),给定 s 个稀疏的历史的OD随机张量,预测未来 h 个完整的OD随机张量: 图1 随机OD矩阵预测 3.1 挑战 (1) 数据稀疏:即使是庞大的trip数据集也难以覆盖所有时间段的所有区域对,从而产生稀疏的随机OD矩阵;稀疏体现在矩阵中一些元素是全为零的空向量(如图1(b)中的?) (2) 时...
OD预测-北交大, 视频播放量 1160、弹幕量 1、点赞数 16、投硬币枚数 6、收藏人数 43、转发人数 11, 视频作者 鱼尊, 作者简介 ,相关视频:交通时空预测论文分享及讨论,STRN分享,香港理工大学推荐,裸辞 后 在家通宵 只 做复制粘贴,30天 收入 45000多,收藏这 18个 网站,
出租车OD需求预测问题是给定t时刻之前的数据,预测时间间隔t内的出租车OD需求。如图2所示,出租车需求受到气象条件的严重影响,因此我们也加入了历史气象数据来处理这个任务,我们将时间间隔i中的气象数据表示为Mi。 下面对模型的三个部分(蓝框、黄框、红框)依次进行介绍。
OD反推是指根据观测到的数据,通过反向推导出数据的来源和去向。在需求预测中,OD反推可以帮助企业更好地理解需求背后的因素,从而提高预测的准确性和精度。 OD反推可以帮助企业分析需求的来源。通过分析不同地区、不同渠道或不同客户群体的需求,企业可以了解需求的分布情况和变化趋势。例如,一家电商企业可以通过OD反推分析...
学术观察城市轨道动态OD预测:一种多分辨率时空深度学习方法文章信息《Dynamic Origin-Destination Prediction in Urban Rail Systems: A Multi-Resolution Spatio-Temporal Deep Learning Approach》▍作者Peyman Noursalehi, Haris N. Koutsopoulos, ...