モビリティ・オン・デマンド(MoD)システムにおける高い変動性を持つ確率的需要予測を向上させるための深層学習フレームワークであるXRMDNが紹介されました。この革新的なモデルは、従来のRMDNを拡張し、再帰ニューロンを統合し、外部情報をエンコードすることで微妙な時系列確率予測を容易にします。ガウス混合モデルを使用して、XRMDNは予想される需要分布を巧みに近似します。実証評価では、本物のMoDデータセットを使用して、XRMDNが主要な評価指標において確立された統計的、機械学習、現代の深層学習手法よりも優れた予測性能を発揮することが確認されています。
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