POI是“Point of Interest”的缩写。每个POI包含四方面信息,名称、类别、坐标、分类,文章拟通过对地面空间和地下空间两个维度的用地构成、建筑类型与使用功能的研究分析,尝试探索基于POI的旧城核心区地铁站出入口设置的量化设计方法...POI是“Point of Interest”的缩写。每个POI包含四方面信息,名称、类别、坐标、分类,文章拟通过对地面空间和地下空间两个维度的用地构成、建筑类型与使用功能的研究分析,尝试探索基于POI的旧城核心区地铁站出入口设置的量化设计方法。文章通过文献研读、类比分析等研究手段,对国内外地铁站出入口设置进行了梳理与分析,弥补了旧城核心区地铁站出入口量化设置研究的理论空白,为国内类似项目提供了一定的设计研究素材。展开更多
为探究公交站点之间的关联度并对公交客流进行更精准的实时预测,本文提出基于Attention的交通预测核心算法(Traffic Forecast Model Based Attention,TFMA),结合数据预处理和站点信息编码完成基于站点实时关联度的短时公交客流预测方法...为探究公交站点之间的关联度并对公交客流进行更精准的实时预测,本文提出基于Attention的交通预测核心算法(Traffic Forecast Model Based Attention,TFMA),结合数据预处理和站点信息编码完成基于站点实时关联度的短时公交客流预测方法。该方法首先创新性地提出了站点实时关联度,可实现对目标站点客流量更精准的预测;其次,在公交站点的编码信息中融入线路站点信息、客流变化率、天气、日期等关联因素;接着,该方法依靠Attention机制计算站点实时关联度;核心算法中使用multi-headed机制、增加通道和残差连接进一步提升预测能力;最后,以苏州市公交数据进行验证。结果显示:在准确率上,对比多元线性回归的53.8%、GRU(Gated Recurrent Unit)的66.9%和LightGBM(Light Gradient Boosting Machine)的81.2%,本文提出的基于站点实时关联度的短时公交客流预测方法的准确率在90%以上,表明该方法具备优秀的短时公交客流预测能力。展开更多
文摘POI是“Point of Interest”的缩写。每个POI包含四方面信息,名称、类别、坐标、分类,文章拟通过对地面空间和地下空间两个维度的用地构成、建筑类型与使用功能的研究分析,尝试探索基于POI的旧城核心区地铁站出入口设置的量化设计方法。文章通过文献研读、类比分析等研究手段,对国内外地铁站出入口设置进行了梳理与分析,弥补了旧城核心区地铁站出入口量化设置研究的理论空白,为国内类似项目提供了一定的设计研究素材。
文摘为探究公交站点之间的关联度并对公交客流进行更精准的实时预测,本文提出基于Attention的交通预测核心算法(Traffic Forecast Model Based Attention,TFMA),结合数据预处理和站点信息编码完成基于站点实时关联度的短时公交客流预测方法。该方法首先创新性地提出了站点实时关联度,可实现对目标站点客流量更精准的预测;其次,在公交站点的编码信息中融入线路站点信息、客流变化率、天气、日期等关联因素;接着,该方法依靠Attention机制计算站点实时关联度;核心算法中使用multi-headed机制、增加通道和残差连接进一步提升预测能力;最后,以苏州市公交数据进行验证。结果显示:在准确率上,对比多元线性回归的53.8%、GRU(Gated Recurrent Unit)的66.9%和LightGBM(Light Gradient Boosting Machine)的81.2%,本文提出的基于站点实时关联度的短时公交客流预测方法的准确率在90%以上,表明该方法具备优秀的短时公交客流预测能力。
