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城市人流预测
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果按照合作的建筑规划领域专家准确率达到 80%(密集人流区域的 MAPE 达到 25%,稀疏区域的 MAE 值
为 103);
2) 将区域间的相互关联影响考虑进来,并借助图像处理的方法,基于样本区域构建网格,将每个网格看作类
似于像素的存在,最终以特征维度作为通道数,特征值作为像素值,构建样本“图像”,使用神经网络做
回归预测;
3) 在探索区域人流的分时变化趋势上,考虑到数据以及模型在不同城市的可扩展性上,基于卫星地图进行切
割重组并构建数据集, 最终在 Resnet 上以图像做回归,最终得到的结果 MAE<0.1。
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