预估到达时间：序列+图+回归解题策略

“预估到达时间解题思路.pdf”是滴滴2021年关于预估到达时间问题的一个解决方案PDF，主要涉及深度学习、机器学习、数据挖掘以及Python编程和回归算法的应用。 该赛题的核心目标是对预估到达时间（Estimated Time of Arrival, ETA）进行精准预测。ETA在网约车服务等多个场景中具有重大意义，能提升服务效率，优化用户体验，并辅助决策。预测ETA是一项复杂任务，因为它受到多种因素的影响，如路线长度、交通状况、道路条件、实时路况和红绿灯设置等。 数据集包括原始数据和预处理后的数据，用于模型训练和验证。在特征构建阶段，可以分为以下几个方面： 1. **统计特征**：这些特征涵盖了订单级别的统计信息，如订单路段数的平均值和总和，通行时间的均值、总和和变化，路段状态的统计特征，以及订单当前状态的词袋模型表示。此外，还利用滑窗技术提取了倒序排列的路段特征，如路段状态趋势、通行时间趋势及其变化。 2. **序列特征**：这部分特征考虑了时间序列的特性，如历史两周内路段、时间片的路段状态，以及星期、时间片的路段状态统计，用以捕捉时间相关的模式。 3. **图特征**：利用路段拓扑图构建的特征，如度中心性和紧密度中心性，通过这些指标筛选出城市网络中的关键节点，并对每个订单的中心节点进行单独统计。同时，应用Node2vec方法得到路段的图嵌入特征，以捕捉结构信息和同质性。 4. **模型构建**：采用了多种模型架构，包括蒸馏模型、Dense、Sparse、Cross、Crossproduct以及Embedding&Stacking。模型中包含了GRU（双向门控循环单元）以处理序列信息，使用Mean&Max Pooling进行特征聚合，BatchNormLayer进行规范化，以及MLP（多层感知机）进行非线性变换。值得注意的是，还引入了教师模型（Teacher Model）来指导训练，以提高预测精度。 评价体系可能基于平均绝对误差（MAPE），这是一种常见的衡量时间序列预测准确性的指标。 整体而言，这份解决方案综合运用了深度学习、机器学习和数据挖掘的技术，结合丰富的特征工程，旨在构建一个能够准确预测预估到达时间的模型。通过多种模型的集成和优化，力求在复杂现实世界场景中实现高效且准确的ETA预测。