在应用深度学习于时空大数据分析时，如何设计网络结构来整合网约车GPS数据，以提高对需求预测的准确性？

深度学习在处理时空大数据，特别是网约车GPS数据时，首先要构建一个能够处理时间序列和空间关联的网络结构。在设计网络时，需要综合考虑数据的时间动态性和空间位置性，以及这两种特性的相互作用。

参考资源链接：[深度学习与时空大数据：挑战与应用](https://wenku.csdn.net/doc/87nc6k0ef8?spm=1055.2569.3001.10343)

一个有效的网络结构可能是时空卷积神经网络（STCNN），它结合了卷积神经网络（CNN）对空间特征的捕捉能力和循环神经网络（RNN）对时间序列的处理能力。STCNN能够同时学习GPS数据中的空间模式和时间序列信息，从而对网约车需求进行更准确的预测。

具体步骤如下：

1. 数据预处理：收集并清洗网约车数据和GPS信息，包括车辆定位、订单时间、订单数量等。对数据进行标准化处理，处理可能的缺失值和异常值。

2. 特征工程：提取时间和空间特征。时间特征可能包括日期、星期、时段等，而空间特征可能包括经纬度、行驶速度、方向等。

3. 网络设计：设计STCNN网络结构，包含时空卷积层和池化层以提取时空特征，以及全连接层以进行预测。

4. 训练模型：使用标注好的历史数据来训练STCNN模型，通过反向传播算法不断调整网络权重。

5. 模型评估与调优：使用测试数据集评估模型性能，调整超参数，如学习率、批大小、网络深度等，以达到最佳预测效果。

6. 应用模型：将训练好的模型应用于实时数据，进行需求预测，并根据实时反馈不断调整模型。

为了更好地理解和应用这些技术，推荐参考《深度学习与时空大数据：挑战与应用》一书。这本书详细讲解了深度学习在时空大数据分析中的各种应用，以及如何构建和优化模型。书中还包含了多种案例研究和实际应用，有助于读者深入理解理论与实践的结合。

参考资源链接：[深度学习与时空大数据：挑战与应用](https://wenku.csdn.net/doc/87nc6k0ef8?spm=1055.2569.3001.10343)