التعلم العميق للتواليات مع المعلومات المساعدة للتنبؤ بالحركة المرورية
تنبؤ الظروف المرورية من استفسارات المسارات عبر الإنترنت هو مهمة صعبة نظرًا للتفاعلات المعقدة التي تحدث على الطرق وفي الأماكن المزدحمة. في هذا البحث، نهدف إلى تحسين التنبؤ بالحركة المرورية من خلال دمج ثلاثة أنواع من العوامل الضمنية ولكن الأساسية المشفرة في المعلومات المساعدة بشكل مناسب. نقوم بذلك ضمن إطار تعلم التسلسلات الذي يدمج البيانات التالية: 1) السمات الجغرافية والاجتماعية غير المباشرة. مثل، البنية الجغرافية للطرق أو الأحداث الاجتماعية العامة مثل الاحتفالات الوطنية؛ 2) معلومات تقاطعات الطرق. عمومًا، تحدث الزحامات المرورية في التقاطعات الرئيسية؛ 3) استفسارات الحشود عبر الإنترنت. مثل، عندما يتم إصدار العديد من الاستفسارات عبر الإنترنت لنفس الوجهة بسبب عرض عام، فمن المحتمل أن تصبح الحركة المرورية حول هذه الوجهة أكثر كثافة بعد فترة من الزمن. أثبتت التجارب النوعية والكمية التي أجريت على مجموعة بيانات حقيقية من بaidu فعالية إطارنا العملي.