时空LSTM在OD客运需求预测中的应用

"基于时空LSTM的OD客运需求预测" 这篇研究论文主要探讨了如何利用时空长短期记忆网络（LSTM）来预测OD（Origin-Destination，起点-终点）客运需求。OD客运需求预测是交通规划和管理中的一个重要问题，它涉及到城市交通流量的合理分配和优化，对缓解交通拥堵、提升运输效率具有重要意义。 传统的OD需求预测方法通常基于统计模型，如时间序列分析或线性回归，但这些方法往往难以捕捉到交通数据中的复杂时空关联。而LSTM作为一种递归神经网络（RNN）的变体，特别适合处理具有时序依赖性的序列数据，能够学习并记住长期依赖关系，因此在处理交通数据时表现优越。 时空LSTM则进一步将空间信息纳入模型，通过在LSTM的基础上加入空间注意力机制或者空间卷积操作，使得模型能同时考虑时间和空间因素的影响。在本研究中，作者可能将城市的地理信息、交通网络结构以及历史OD数据作为输入，训练时空LSTM模型，以预测未来的OD客运量。 论文可能详细介绍了模型的构建过程，包括数据预处理、特征工程、模型架构的设计、训练策略以及性能评估指标。作者可能还对比了时空LSTM与其他预测方法（如传统统计模型、非时空深度学习模型）的预测效果，以证明其优越性。 此外，根据作者信息，这篇论文的两位主要作者林友芳和万怀宇均来自北京交通大学，他们在网络科学与智能系统领域有深厚的学术背景，这为他们的研究提供了坚实的理论基础。通过他们的研究，我们得以了解如何利用先进的机器学习技术解决实际交通问题，对于推动交通领域的智能化发展具有积极意义。 引用格式遵循了标准的学术期刊引用规范，提供了文章的中文和英文标题、作者、期刊名称、发表年份、卷号、期号、页码以及DOI，方便读者查阅和引用。这篇论文为交通领域的研究者提供了一种新的、有效的OD需求预测方法，对于理解城市交通动态和优化交通管理策略具有重要的参考价值。