TY -的A2 Mandeep Jit s . AU -张金茂AU - Chen Huanchang盟方,翳明PY - 2021 DA - 2021/06/14 TI - TaxiInt:出租车在城市交通流预测热点使用图卷积网络和轨迹数据SP - 9956406六世- 2021 AB -出租车流城市智能交通系统的重要组成部分。出租车流的准确预测提供了一个有吸引力的方式寻找潜在的交通热点城市,这有助于避免严重的交通拥挤,提前采取有效措施。出租车流的当前的预测及其对城市交通的影响密切相关的术语叫做乘客(OD)信息。然而,高质量的OD信息并不总是可用的。为解决这一问题,提出了一个预测模型,命名为TaxiInt,在这项研究中。不同于其他density-clustering-based方法,神经网络,或OD信息模型为基础,TaxiInt预测出租车使用出租车轨迹数据流。每条道路的空间特性和时间特性提取使用图卷积网络,这是训练有素的道路网络信息和轨迹数据。实验进行一个真正的出租车数据显示我们的模型的有效性。它可以预测出租车流与高精度给定城市十字路口。SN - 2090 - 0147你2021/9956406 / 10.1155——https://doi.org/10.1155/2021/9956406——摩根富林明——《电气和计算机工程PB - Hindawi KW - ER