深度学习预测：智能交通下出租车载客收益与数据预处理研究

在信息化和物联网技术的推动下，智能交通已经成为交通运输领域的重要趋势，出租车作为这一趋势下的关键载体，其运营效率和收益预测变得尤为重要。本案例由重庆大学计算机学院的程梁华、万德胜等人撰写，针对重庆市出租车的轨迹数据进行深度学习研究，旨在通过数据预处理和智能算法预测未来的载客收益。 首先，案例强调了数据预处理在智能交通中的基础性作用，这涉及到对原始出租车轨迹数据进行清洗、整合和格式化，以便提取出与载客收益相关的有用信息。预处理是数据分析的关键步骤，它确保了后续模型训练的质量和准确性。 核心部分，案例采用了一种结合了双注意力机制的循环神经网络（RNN）来预测载客收益。这种网络结构能够同时关注时间序列中的长期依赖性和局部特征，提高了预测的精度。双注意力机制分别聚焦于时间和空间维度，捕捉到出租车活动的时间规律和空间分布模式。此外，案例还对比了这种方法与其他深度学习模型，如长短期记忆网络（LSTM）、Seq2Seq模型和时间注意力网络，以评估不同模型在预测性能上的优劣。 案例教学目标围绕智能交通调度展开，让学生理解如何利用深度学习技术解决实际问题，如通过载客收益预测优化出租车调度，提升司机收益和整体交通效率。通过这个案例，学生可以掌握数据挖掘、特别是深度学习在实际场景中的应用，比如如何构建、训练和评估模型，以及如何调整参数以获得最佳预测效果。 总结来说，本案例是一次实践性的学习机会，涵盖了数据预处理、注意力机制在时序数据预测中的应用，以及深度学习模型的选择与比较，有助于培养学生的数据科学素养和解决实际问题的能力，特别是在智能交通领域的技术应用。