XRMDN: An Extended Recurrent Mixture Density Network for Short-Term Probabilistic Rider Demand Forecasting with High Volatility

แนวคิดหลัก

XRMDN is a novel deep learning framework that enhances probabilistic demand forecasting in high-volatility Mobility-on-Demand systems.

บทคัดย่อ

The content introduces XRMDN, an Extended Recurrent Mixture Density Network, designed to forecast probabilistic demand in high-volatility Mobility-on-Demand systems. Traditional forecasting methods often overlook uncertainty in demand projections, especially in scenarios with high and dynamic volatility. XRMDN addresses these challenges by leveraging a sophisticated architecture that incorporates endogenous and exogenous data to enhance forecasting precision. The model outperforms existing benchmark models in various metrics, particularly excelling in high-demand volatility contexts. The paper includes a comprehensive experimental analysis using real-world MoD datasets, showcasing the effectiveness of XRMDN in enhancing operational efficiency and customer satisfaction.

Structure:

• Introduction to Mobility-on-Demand systems and the importance of demand forecasting.
• Challenges in traditional forecasting methods and the need for probabilistic forecasting.
• Proposal of XRMDN as a solution to address high-demand volatility.
• Description of XRMDN architecture and its advantages over existing models.
• Experimental analysis and comparison with benchmark models.
• Conclusion and future research directions.

สถิติ

XRMDN는 고휘발성 Mobility-on-Demand 시스템에서 확률적 수요 예측을 향상시키는 혁신적인 딥러닝 프레임워크입니다.

คำพูด

"Our comprehensive experimental analysis, utilizing real-world MoD datasets, demonstrates that XRMDN surpasses the existing benchmark models across various metrics, notably excelling in high-demand volatility contexts."

ข้อมูลเชิงลึกที่สำคัญจาก

XRMDN

by Xiaoming Li,... ที่ arxiv.org 03-06-2024

https://arxiv.org/pdf/2310.09847.pdf

สอบถามเพิ่มเติม

어떻게 XRMDN은 고휘발성 수요 시나리오에서 예측 정확도를 향상시키는지?

XRMDN은 고휘발성 수요 시나리오에서 예측 정확도를 향상시키는 데 여러 가지 방법을 활용합니다. 첫째, XRMDN은 확률적 예측 모델로서 Gaussian 혼합 모델을 활용하여 수요 분포를 근사화합니다. 이를 통해 미래 수요의 불확실성을 고려하면서 예측을 수행할 수 있습니다. 둘째, XRMDN은 Weight Recurrent Neural Network(WRNN), Mean Recurrent Neural Network(MRNN), Variance Recurrent Neural Network(VRNN)과 같은 병렬 구성을 통해 가중치, 평균, 분산을 동시에 처리하여 수요의 추세와 변동성을 적절히 파악합니다. 이를 통해 고정성이 낮은 수요 시나리오에서도 정확한 예측을 제공할 수 있습니다. 또한, XRMDN은 exogenous 데이터를 통합하여 내부 및 외부 정보를 유연하게 활용하며, 이러한 다양한 정보를 활용하여 예측 정확도를 향상시킵니다. 딥러닝 기반의 XRMDN은 고도의 유연성과 확장성을 제공하면서 높은 수요 변동성을 감안한 예측을 가능하게 합니다.

기존 통계 모델과 딥러닝 기술의 예측력을 조화시키기 위해 XRMDN에 GARCH 방법론을 통합하는 것은 어떤 잠재력을 가지고 있을까?

XRMDN에 GARCH(GARCH(1,1)) 방법론을 통합하는 것은 수요 예측에서 평균과 분산을 동시에 고려하여 더 정확한 예측을 가능하게 할 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. GARCH 모델은 ARIMA와 달리 이전 잔차와 분산을 고려하여 조건부 이분산성을 다루는데, 이는 수요 예측에서 중요한 역할을 합니다. XRMDN은 이미 가중치, 평균, 분산을 함께 처리하는 구조를 가지고 있기 때문에 GARCH를 통합함으로써 수요 예측의 정확성을 더욱 향상시킬 수 있습니다. GARCH의 이분산성 모델은 수요의 변동성을 더 잘 파악하고 예측 결과를 안정화하는 데 도움이 될 것입니다. 이를 통해 XRMDN은 통계 모델과 딥러닝 기술의 강점을 결합하여 더욱 강력한 예측 모델로 발전할 수 있습니다.

XRMDN이 수요 분포를 출력으로 하는 예측을 어떻게 활용하여 운영 효율성과 고객 만족도를 향상시킬 수 있을까?

XRMDN이 수요 분포를 출력으로 하는 예측을 활용하여 운영 효율성과 고객 만족도를 향상시키는 데 여러 가지 방법이 있습니다. 첫째, 수요 분포를 통해 미래 수요의 불확실성을 고려하면서 운영 계획을 세울 수 있습니다. 이를 통해 수요 예측의 정확성을 높이고 재고 관리 및 자원 할당을 최적화할 수 있습니다. 둘째, XRMDN이 제공하는 확률적 예측 결과를 활용하여 예상 수요 범위를 설정하고 이를 기반으로 운영 전략을 조정할 수 있습니다. 이는 시스템의 유연성을 높이고 급격한 수요 변동에 대응할 수 있도록 도와줍니다. 또한, 고객에게 더 나은 서비스를 제공하기 위해 예측된 수요 분포를 활용하여 서비스 수준을 최적화하고 고객 만족도를 향상시킬 수 있습니다. 이를 통해 XRMDN은 MoD 시스템의 운영 효율성을 향상시키고 고객 경험을 개선하는 데 기여할 수 있습니다.