"基于时空特征向量的长短期记忆人工神经网络的城市公交旅行时间预测"
知识点1:长短期记忆网络(LSTM)
* 长短期记忆网络(Long Short-Term Memory,LSTM)是一种特殊类型的人工神经网络,专门用于处理时间序列数据。
* LSTM网络可以学习长期依赖关系,解决了传统神经网络在处理时间序列数据时的缺陷。
* 该模型在本文中用于解决城市公交旅行时间预测问题。
知识点2:人工神经网络(ANN)
* 人工神经网络(Artificial Neural Network,ANN)是一种机器学习模型,模拟人脑神经网络的结构和功能。
* ANN可以学习复杂的模式和关系,广泛应用于图像识别、自然语言处理、预测等领域。
* 在本文中,ANN与LSTM网络结合使用,形成了一个混合神经网络模型LSTM-A。
知识点3:时空特征向量
* 时空特征向量是指将时间和空间信息结合到一起,形成一个多维特征向量。
* 在本文中,作者将24小时切分为288个时间切片,以生成时间特征向量,并将公交线路切分为多个空间切片,以生成空间特征向量。
* 时空特征向量可以捕捉城市公交旅行时间预测问题中的时空相关性。
知识点4:混合神经网络模型LSTM-A
* 混合神经网络模型LSTM-A是将LSTM网络和ANN网络结合使用的新型模型。
* 该模型可以从时间特征的维度实现长距离到站预测,从空间特征的维度实现短距离到站预测。
* LSTM-A模型可以有效地解决城市公交旅行时间预测问题,避免了公交车辆的远程依赖和错误积累。
知识点5:城市交通预测
* 城市交通预测是指预测城市公交系统中的旅行时间、流量、速度等信息。
* 该问题是一个复杂的优化问题,需要考虑多种因素,如路况、天气、时间等。
* 本文中所提出的模型可以解决城市公交旅行时间预测问题,提高城市交通系统的效率和可靠性。
知识点6:数据建模
* 数据建模是指将实际问题转化为数学模型,以便进行计算和分析。
* 在本文中,作者使用时空特征向量和混合神经网络模型LSTM-A对城市公交旅行时间预测问题进行了数据建模。
* 数据建模可以帮助研究人员更好地理解和解决复杂的问题。