基于残差网络的人流量预测模型

原文：Deep Spatio-Temporal Residual Networks for Citywide Crowd Flows Prediction

作者：Junbo Zhang, Yu Zheng,Dekang Qi

摘要：人群流量预测对交通管理和公共安全具有重要意义，且受跨区域交通、事件、天气等多种复杂因素影响，具有很强的挑战性。本文提出了一种基于深度学习的方法，称为ST-ResNet，来综合预测城市每个区域的人群流入和流出。基于时空数据的独特性，设计了ST-ResNet的端到端结构。更具体地说，本文使用残差神经网络框架来建模时间的紧密性，周期和趋势特性。

文章总结：

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