深度学习模型ST-ResNet：城市交通流量的精准预测与UrbanFlow系统的实现

城市计算-ABAQUS-UMAT复合材料渐进失效分析与深度学习在城市范围内的交通流量预测有着紧密的关联。本文主要聚焦于通过深度学习技术，特别是深度时空残差网络(ST-ResNet)来提升城市交通流量预测的准确性。作者们认识到交通流量预测面临空间依赖（包括近处和远处的影响）、时间依赖（如近期变化、周期性和趋势性）以及外部因素（如天气和特定事件）的复杂性。 在研究方法上，作者们采用了残差学习的概念，通过设计一系列残差卷积单元来捕捉交通流量的不同特性。这种设计允许网络在处理时序数据时更好地捕捉时间邻近性，同时通过周期性和趋势性模块来处理长期依赖关系。ST-ResNet通过动态聚合多个残差网络的输出，根据输入数据的不同特征自适应地调整权重分配，以提高预测的精度。 在实验验证部分，文章提到了在北京和纽约的数据集上进行的对比实验，结果显示ST-ResNet模型在预测进入流和外出流方面显著优于9种已知的对比方法，这证明了其在实际城市交通流量预测中的实用价值。为了实现实时监控和预测，作者还开发并部署了一个名为UrbanFlow的云端系统，该系统能够在云平台上实时监测交通流量并进行短期预测。 未来的研究计划包括扩展到其他类型的流数据，如地铁、出租车、卡车和公交车轨迹数据，以及手机信令数据，以实现更全面的交通流量预测，并可能采用融合模型整合这些数据源的结果。整个研究工作得到了中国国家自然科学基金和国家973项目的资金支持。 这篇文章不仅介绍了ST-ResNet模型的理论架构和实践应用，还展示了深度学习在城市计算领域，特别是在交通流量预测方面的潜力和优势，为智能城市管理和公共安全提供了有力工具。