基于深度ST-残差网络的城市人流量预测 读书笔记

Deep Spatio-Temporal Residual Networks for Citywide Crowd Flows Prediction

中文提示:基于深度ST-残差网络的城市人流量预测

 

融合轨迹(人流量)、其他额外数据(气象数据、event、holiday信息)。协同对人流量进行预测。

使用三个CNN模型分别去拟合周期性(period)、邻近性(closeness)和趋势性(trend),在CNN中使用12个残差单元,每个残差单元包含两个 级联的ReLuConv模块,并使用shortcut降低梯度消失的问题

三个性质用weight权重连接,在不同的region和部分使用不同的权重,因为每个地区对不同因素的敏感性不同。在训练时可以对不同的地区的因素采用线性回归的方法进行组合。

其他特征使用全连接网络进行相连 最后其输出和三个CNN融合的输出再进行结合,相加并通过tanh函数映射到-1,1。

最后在rescale到真值区间。

主要贡献:

### 构建BP神经网络进行人流量预测 为了实现基于BP神经网络的人流量预测,可以采用Python中的`TensorFlow`或`Keras`库来完成。以下是完整的解决方案,包括数据预处理方法以及BP神经网络的具体实现。 #### 数据预处理方法 在构建BP神经网络之前,需要对原始数据进行必要的清洗和转换。这一步骤对于提高模型性能至关重要[^2]。具体操作如下: 1. **缺失值填充**:如果数据集中存在缺失值,则可以通过插值或其他统计方法填补这些空白。 2. **标准化/归一化**:由于不同特征可能具有不同的量纲范围,因此需对其进行缩放处理以便于后续学习过程更加高效稳定。 3. **划分训练集与测试集**:通常按照一定比例(如80%用于训练, 20%保留作为验证)分离样本集合以评估最终效果准确性。 #### BP神经网络的Python实现 下面展示了一个简单的例子说明如何利用 Keras 库创建并训练一个基本版本的前馈型人工神经网路来进行人流数量估计任务: ```python import numpy as np from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.preprocessing import StandardScaler from tensorflow.keras.models import Sequential from tensorflow.keras.layers import Dense # 假设我们已经有了X(输入变量矩阵) 和 y(目标向量) # X = ... # y = ... # 将数据分为训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) scaler = StandardScaler() X_train_scaled = scaler.fit_transform(X_train) X_test_scaled = scaler.transform(X_test) model = Sequential([ Dense(64, activation='relu', input_shape=(X_train.shape[1],)), Dense(32, activation='relu'), Dense(1) # 输出层只有一个节点因为这是回归问题 ]) model.compile(optimizer='adam', loss='mean_squared_error') history = model.fit(X_train_scaled, y_train, epochs=50, batch_size=32, validation_data=(X_test_scaled, y_test)) test_predictions = model.predict(X_test_scaled).flatten() mse = np.mean((y_test - test_predictions)**2) print(f'Test MSE: {mse}') ``` 上述脚本定义了一种两隐藏层结构的全连接NN架构;每层都采用了ReLU激活函数除了最后一层外其余均如此设置有利于保持梯度流动从而加速收敛速度同时减少过拟合风险[^1]。 #### 注意事项 尽管BP算法简单易懂且应用广泛,但它也有一些固有的缺陷需要注意解决: - 需要大量高质量标注好的实例才能获得较好的泛化表现; - 对噪声敏感,在实际部署过程中可能会遇到各种干扰因素影响决策边界清晰程度进而降低分类精度; - 训练耗时较长特别是当网络规模增大之后更是明显增加计算成本 。因此建议结合实际情况合理调整超参配置比如层数宽度等参数直至找到最优解为止。
评论 11
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值