【摘 要】
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近年来,随着国家经济发展,大量人口集中流向城市,增加了城市居民对日常交通的出行需求。网络技术的发展和智能终端的普及使得网约车应运而生。网约车的大规模投放使用一方面使得人们的生活越来越便利,另一方面则带来了交通拥堵问题。订单需求预测是网约车运营的一项重要任务,其目标是根据城市交通道路中历史和当前的订单需求数据去预测未来某段时间内的订单需求量。一个高精度的订单需求预测模型不仅能帮助网约车平台合理分配订
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近年来,随着国家经济发展,大量人口集中流向城市,增加了城市居民对日常交通的出行需求。网络技术的发展和智能终端的普及使得网约车应运而生。网约车的大规模投放使用一方面使得人们的生活越来越便利,另一方面则带来了交通拥堵问题。订单需求预测是网约车运营的一项重要任务,其目标是根据城市交通道路中历史和当前的订单需求数据去预测未来某段时间内的订单需求量。一个高精度的订单需求预测模型不仅能帮助网约车平台合理分配订单和调度车辆,提高车辆利用率,还能降低乘客候车时间、提升用户出行体验。本文主要整理和分析交通预测领域的国内外研究现状以及相关的技术知识,通过分析现有工作及其缺陷,提出了一种基于时空卷积网络的网约车订单需求预测模型（ST-DCN）,该模型能够有效地对影响网约车订单需求的时空因素进行建模,提升订单需求预测的精度。本文的主要研究工作包括:（1）构建了一种基于密度峰值聚类算法的虚拟站点网络图。为了更好地利用图神经网络对订单需求预测任务进行建模,使用聚类算法识别出来的虚拟站点作为图的节点,研究一种基于密度峰值聚类算法的虚拟站点网络图构建方法,提高网络的效率。而且构建出来的虚拟站点网络图符合现实场景中的交通路网结构,有助于模型的工程应用。（2）提出基于两阶段扩散图卷积的空间卷积网络模块。由于图神经网络能够对复杂的道路网络进行建模,为了使图卷积神经网络能够有效地捕获订单数据的空间依赖关系,研究缓解图卷积神经网络存在的过度压缩和过度平滑两个局限性的解决方法。文中设计了一个两阶段的扩散图卷积网络模块,并在其中引入一个自适应邻接矩阵,以自动捕获隐藏的空间依赖关系。（3）提出基于混合扩张卷积的时间卷积网络模块。在执行订单需求预测任务时,时间序列关系的建模尤为重要,为了能够有效处理长期的时间序列,本文一方面使用时间卷积网络,另一方面使用混合扩张卷积克服网格效应问题。最后,为了获得更准确的预测结果,在模型中考虑了时间周期性因素。本文在纽约市出租车和成都市网约车这两个大规模的数据集上对提出的STDCN模型进行了一系列对比实验。实验结果表明ST-DCN模型能够有效应用于订单需求预测任务,且ST-DCN模型的预测准确性也明显高于同类型的深度学习方法;尤其是在长期预测时,ST-DCN模型预测的准确性具有更加明显的优势。
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