用于行程时间估计的多视角时空模型
机器学习
2021-10-01 v3 计算机与社会
摘要
出租车到达时间预测对于构建智能交通系统至关重要。传统预测方法主要依赖于从交通地图中提取特征，无法对复杂情况以及非线性的空间和时间关系进行建模。因此，我们提出多视角时空模型（MVSTM）来捕捉时空关系与轨迹特征之间的相互依赖。具体而言，我们使用 graph2vec 建模空间视角，使用双通道时间模块建模轨迹视角，并使用结构嵌入建模交通语义。在大规模出租车轨迹数据上的实验表明，我们的方法比现有的新颖方法更有效。源代码可在 https://github.com/775269512/SIGSPATIAL-2021-GISCUP-4th-Solution 获取。
引用
@article{arxiv.2109.07402,
title = {Multi View Spatial-Temporal Model for Travel Time Estimation},
author = {ZiChuan Liu and Zhaoyang Wu and Meng Wang and Rui Zhang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2109.07402},
year = {2021}
}
备注
4 pages, 2 figures