Red neuronal convolucional profunda para la predicción del flujo de multitudes en interiores por regiones
Autores: Teng, Qiaoshuang; Sun, Shangyu; Song, Weidong; Bei, Jinzhong; Wang, Chongchang
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2023
Acceso abierto
Artículo científico
2023
Red neuronal convolucional profunda para la predicción del flujo de multitudes en interiores por regiones
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Subcategoría
Ingeniería Eléctrica y Electrónica
Palabras clave
Predicción de flujo de multitudes
Regional interior
Basado en atención espacial-temporal
CNN
Aprendizaje de conjunto
Factores externos
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 38
Citaciones: Sin citaciones
La predicción del flujo de multitudes juega un papel vital en la gestión moderna de la ciudad y en la advertencia previa de seguridad pública. Sin embargo, los enfoques existentes relacionados con este tema se centran principalmente en sitios o segmentos de carreteras individuales, y la predicción del flujo de multitudes regional en interiores aún no ha recibido suficiente atención académica. Por lo tanto, este artículo propone un modelo de predicción novedoso, llamado red de predicción de flujo de multitudes basada en atención espacio-temporal (STA-CFPNet), para predecir el volumen de flujo de multitudes regional en interiores.
Descripción
La predicción del flujo de multitudes juega un papel vital en la gestión moderna de la ciudad y en la advertencia previa de seguridad pública. Sin embargo, los enfoques existentes relacionados con este tema se centran principalmente en sitios o segmentos de carreteras individuales, y la predicción del flujo de multitudes regional en interiores aún no ha recibido suficiente atención académica. Por lo tanto, este artículo propone un modelo de predicción novedoso, llamado red de predicción de flujo de multitudes basada en atención espacio-temporal (STA-CFPNet), para predecir el volumen de flujo de multitudes regional en interiores.