24、交通管理与零售行业客户忠诚度提升的深度洞察

交通管理与零售行业客户忠诚度提升的深度洞察

交通管理中的深度学习应用

在当今时代，交通管理面临着诸多挑战，而深度学习技术正逐渐成为解决这些问题的关键力量。

交通污染预测

在韩国首尔，研究人员构建了结合卷积神经网络（CNN）和长短期记忆网络（LSTM）的ConvLSTM模型，用于预测城市的交通污染情况。交通流量和平均车速是道路交通中导致空气污染的两个主要因素。该研究通过考虑空间和时间上的交通依赖关系，对城市的空气质量进行预测。此外，通过结合循环神经网络（RNN）和LSTM，利用车载传感器实现了对二氧化碳排放的实时估计。传感器实时采集的数据被上传到云端，并将结果反馈到车载诊断端口，同时通过公共车辆数据验证了该模型的可扩展性和效率。

停车占用预测

路边停车受限和停车位有限导致了严重的交通拥堵和路口瓶颈。为了解决停车占用预测问题，研究人员提出了多种方法：
- CALM方法 ：结合CNN和LSTM的深度特征学习方法CALM，通过同时进行异质聚类和回归学习处理时空交通数据。与多层LSTM和LASSO相比，该方法在街区级停车占用预测上的平均绝对百分比误差为7.8%。
- GCNN与RNN - LSTM结合 ：利用图卷积神经网络（GCNN）处理空间数据特征，RNN与LSTM收集时间数据，对街区级停车占用进行预测。与多层LSTM、MSTARMA、卡尔曼滤波器、支持向量回归（SVR）和LASSO相比，平均绝对百分比误差为10.6%，且能提前10分钟进行预测，同时在实验中考虑了天气条件和街区附近的交通速度。此外，研究还涉及为司机提供有效的停车引导和动态停车收费