上下文特征是构建时空人群流预测（STCFP）模型的重要数据源。但是，应用上下文的困难在于上下文特征（例如，天气，假日和利益点）和上下文建模技术在不同情况下的不明通用性。在本文中，我们开发了一个实验平台，该平台由大规模时空人群流数据，上下文数据和最新时空预测模型组成三个城市人群流动预测方案（自行车流，地铁乘客流量和电动汽车充电需求）中的技术。特别是，我们基于广泛研究的广泛研究来开发上下文建模技术的一般分类学。通过三个现实世界数据集，包括数百万记录和丰富的上下文数据，我们已经培训并测试了数百种不同的模型。我们的结果揭示了一些重要的观察：（1）使用更多的上下文特征可能并不总是通过现有上下文建模技术进行更好的预测；特别是，与其他上下文功能组合相比，假日和时间位置的上下文特征组合可以提供更多可概括的有益信息。 （2）在上下文建模技术中，使用门控单元将原始上下文特征纳入最先进的预测模型具有良好的概括性。此外，我们还为想要构建STCFP应用程序的从业者纳入上下文因素提供了一些建议。根据我们的发现，我们呼吁将来的研究工作致力于开发新的上下文处理和建模解决方案，以充分利用STCFP上下文功能的潜力。

时空人群流量预测（STCFP）问题是一种经典问题，具有丰富的现有研究工作，这些努力受益于传统的统计学习和最近的深度学习方法。虽然STCFP可以参考许多现实世界问题，但大多数现有研究都侧重于相当特定的应用，例如预测出租车需求，乘资顺序等。这会阻碍STCFP研究作为针对不同应用的方法几乎没有比较，因此如何将应用驱动的方法概括为其他场景尚不清楚。要填补这一差距，这篇论文进行了两项努力：（i）我们提出了一个叫做STANALYTIC的分析框架，以定性地调查其关于各种空间和时间因素的设计考虑的STCFP方法，旨在使不同的应用驱动的方法进行不同的方法; （ii）（ii）我们构建一个广泛的大型STCFP基准数据集，具有四种不同的场景（包括RideSharing，Bikesharing，Metro和电动车辆充电），其流量高达数亿个流量记录，以定量测量STCFP方法的普遍性。此外，为了详细说明STANalytic在帮助设计上推广的STCFP方法方面的有效性，我们提出了一种通过整合STANALYTIC鉴定的可推广的时间和空间知识来提出一种称为STETA的时空元模型。我们利用不同的深度学习技术实施STMETA的三种变体。通过数据集，我们证明Stmeta变体可以优于最先进的STCFP方法5％。

自行车分享系统（BSSS）在全球越来越受欢迎，并引起了广泛的研究兴趣。本文研究了BSSS中的需求预测问题。空间和时间特征对于BSSS的需求预测至关重要，但提取了时尚动态的需求是挑战性的。另一个挑战是捕捉时空动力学和外部因素之间的关系，例如天气，一周和一天时间。为了解决这些挑战，我们提出了一个名为MSTF-Net的多个时空融合网络。 MSTF-Net由多个时空块组成：3D卷积网络（3D-CNN）块，Eidetic 3D卷积长短短期存储网络（E3D-LSTM）块，以及完全连接的（FC）块。具体地，3D-CNN嵌段突出显示在每个片段中提取短期时空依赖（即，亲近，期间和趋势）; E3D-LSTM块进一步提取对所有碎片的长期时空依赖; FC块提取外部因素的非线性相关性。最后，融合E3D-LSTM和FC块的潜在表示以获得最终预测。对于两个现实世界数据集，显示MSTF-Net优于七种最先进的模型。

准确预测短期OD矩阵（即，从各种来源到目的地的乘客流量的分布）是地铁系统中的一个重要任务。由于许多影响因素的不断变化的性质和实时延迟数据收集问题，这是强大的挑战性。最近，已经提出了一些基于学习的基于学习的模型，以便在乘车和高速公路中进行OD矩阵预测。然而，由于其不同的先验知识和上下文设置，这些模型不能充分捕获地铁网络中的站点之间的复杂时空相关性。在本文中，我们提出了一个混合框架多视图Trgru来解决OD Metro Matrix预测。特别是，它使用三个模块来模拟三个流动变化模式：最近的趋势，日常趋势，每周趋势。在每个模块中，基于每个站的嵌入的多视图表示被构造并馈送到基于变压器的门控复发结构，以通过全球自我注意机制捕获不同站的OD流的动态空间依赖性。在三种大型现实世界地铁数据集上进行了广泛的实验，证明了我们的多视图Trgru在其他竞争对手的优越性。

旨在预测人群进入或离开某些地区的人群的预测是智能城市的一项基本任务。人群流数据的关键属性之一是周期性：一种按常规时间间隔发生的模式，例如每周模式。为了捕获这种周期性，现有研究要么将周期性的隐藏状态融合到网络中，以学习或将额外的定期策略应用于网络体系结构。在本文中，我们设计了一个新颖的定期残差学习网络（PRNET），以更好地建模人群流数据中的周期性。与现有方法不同，PRNET通过建模输入（上一个时期）和输出（未来时间段）之间的变化来将人群流动预测作为周期性的残差学习问题。与直接预测高度动态的人群流动相比，学习更多的固定偏差要容易得多，从而有助于模型训练。此外，学到的变化使网络能够在每个时间间隔内产生未来条件及其相应每周观察的残差，因此有助于更准确的多步骤预测。广泛的实验表明，PRNET可以轻松地集成到现有模型中，以增强其预测性能。

人口级社会事件，如民事骚乱和犯罪，往往对我们的日常生活产生重大影响。预测此类事件对于决策和资源分配非常重要。由于缺乏关于事件发生的真实原因和潜在机制的知识，事件预测传统上具有挑战性。近年来，由于两个主要原因，研究事件预测研究取得了重大进展：（1）机器学习和深度学习算法的开发和（2）社交媒体，新闻来源，博客，经济等公共数据的可访问性指标和其他元数据源。软件/硬件技术中的数据的爆炸性增长导致了社会事件研究中的深度学习技巧的应用。本文致力于提供社会事件预测的深层学习技术的系统和全面概述。我们专注于两个社会事件的域名：\ Texit {Civil unrest}和\ texit {犯罪}。我们首先介绍事件预测问题如何作为机器学习预测任务制定。然后，我们总结了这些问题的数据资源，传统方法和最近的深度学习模型的发展。最后，我们讨论了社会事件预测中的挑战，并提出了一些有希望的未来研究方向。

动态需求预测对于城市交通系统有效运行和管理至关重要。在单模需求预测上进行了广泛的研究，忽略了不同运输模式的需求可以彼此相关。尽管最近的一些努力，现有的多式化需求预测方法通常不够灵活，以便在不同模式下具有不同的空间单元和异质时空相关性的多路复用网络。为了解决这些问题，本研究提出了一种多重峰需求预测的多关系时空图神经网络（ST-MRGNN）。具体地，跨模式的空间依赖性被多个内部和模态关系图编码。引入多关系图神经网络（MRGNN）以捕获跨模式异构空间依赖性，包括广义图卷积网络，以了解关系图中的消息传递机制和基于关注的聚合模块，以总结不同的关系。我们进一步将MRGNN与时间门控卷积层相结合，共同模拟异质时滞的相关性。广泛的实验是使用真实的地铁和来自纽约市的乘车数据集进行的实验，结果验证了我们提出的方法对模式的现有方法的提高性能。需求稀疏位置的改进特别大。进一步分析ST-MRGNN的注意机制还表明了对理解跨模式相互作用的良好解释性。

天气预报是一项有吸引力的挑战性任务，因为它对人类生活和大气运动的复杂性的影响。在大量历史观察到的时间序列数据的支持下，该任务适用于数据驱动的方法，尤其是深层神经网络。最近，基于图神经网络（GNN）方法在时空预测方面取得了出色的性能。但是，基于规范的GNNS方法仅分别对每个站的气象变量的局部图或整个车站的全局图进行建模，从而缺乏不同站点的气象变量之间的信息相互作用。在本文中，我们提出了一种新型的层次时空图形神经网络（Histgnn），以模拟多个站点气象变量之间的跨区域时空相关性。自适应图学习层和空间图卷积用于构建自学习图，并研究可变级别和站点级别图的节点之间的隐藏依赖性。为了捕获时间模式，扩张的成立为GATE时间卷积的主干旨在对长而各种气象趋势进行建模。此外，提出了动态的交互学习来构建在层次图中传递的双向信息。三个现实世界中的气象数据集的实验结果表明，史基元超过7个基准的卓越性能，并且将误差降低了4.2％至11.6％，尤其是与最先进的天气预测方法相比。

交通预测对于新时代智能城市的交通建设至关重要。但是，流量数据的复杂空间和时间依赖性使流量预测极具挑战性。大多数现有的流量预测方法都依赖于预定义的邻接矩阵来对时空依赖性建模。但是，道路交通状态是高度实时的，因此邻接矩阵应随着时间的推移而动态变化。本文介绍了一个新的多空间融合图复发网络（MSTFGRN），以解决上述问题。该网络提出了一种数据驱动的加权邻接矩阵生成方法，以补偿预定义的邻接矩阵未反映的实时空间依赖性。它还通过在不同矩的平行时空关系上执行新的双向时空融合操作来有效地学习隐藏的时空依赖性。最后，通过将全局注意机制集成到时空融合模块中，同时捕获了全局时空依赖性。对四个大型现实世界流量数据集进行的广泛试验表明，与替代基线相比，我们的方法实现了最先进的性能。

由于流量大数据的增加，交通预测逐渐引起了研究人员的注意力。因此，如何在交通数据中挖掘复杂的时空相关性以预测交通状况更准确地成为难题。以前的作品组合图形卷积网络（GCNS）和具有深度序列模型的自我关注机制（例如，复发性神经网络），分别捕获时空相关性，忽略时间和空间的关系。此外，GCNS受到过平滑问题的限制，自我关注受到二次问题的限制，导致GCN缺乏全局代表能力，自我注意力效率低下捕获全球空间依赖性。在本文中，我们提出了一种新颖的交通预测深入学习模型，命名为多语境意识的时空关节线性关注（STJLA），其对时空关节图应用线性关注以捕获所有时空之间的全球依赖性节点有效。更具体地，STJLA利用静态结构上下文和动态语义上下文来提高模型性能。基于Node2VEC和单热编码的静态结构上下文丰富了时空位置信息。此外，基于多头扩散卷积网络的动态空间上下文增强了局部空间感知能力，并且基于GRU的动态时间上下文分别稳定了线性关注的序列位置信息。在两个现实世界交通数据集，英格兰和PEMSD7上的实验表明，我们的Stjla可以获得高达9.83％和3.08％，在最先进的基线上的衡量标准的准确性提高。

我们研究了具有动态，可能的周期性的流量的预测问题和区域之间的关节空间依赖关系。鉴于从时隙0到T-1的城市中区的聚合流入和流出流量，我们预测了任何区域的时间t的流量。该地区的现有技术通常以脱钩的方式考虑空间和时间依赖性，或者在具有大量超参数曲调的训练中是相当的计算密集。我们提出了ST-TIS，一种新颖，轻巧和准确的空间变压器，具有信息融合和区域采样进行交通预测。 ST-TIS将规范变压器与信息融合和区域采样延伸。信息融合模块捕获区域之间的复杂空间依赖关系。该区域采样模块是提高效率和预测精度，将计算复杂性切割为依赖性学习从$ O（n ^ 2）$到$ O（n \ sqrt {n}）$，其中n是区域的数量。比最先进的模型的参数较少，我们模型的离线培训在调整和计算方面明显更快（培训时间和网络参数减少高达90±90 \％）。尽管存在这种培训效率，但大量实验表明，ST-TIS在网上预测中大幅度更准确，而不是最先进的方法（平均改善高达11 \％$ 11 \％$ ON MAPE上的$ 14 \％$ 14 \％$ 14 \％$ ON MAPE） 。

Traffic forecasting has attracted widespread attention recently. In reality, traffic data usually contains missing values due to sensor or communication errors. The Spatio-temporal feature in traffic data brings more challenges for processing such missing values, for which the classic techniques (e.g., data imputations) are limited: 1) in temporal axis, the values can be randomly or consecutively missing; 2) in spatial axis, the missing values can happen on one single sensor or on multiple sensors simultaneously. Recent models powered by Graph Neural Networks achieved satisfying performance on traffic forecasting tasks. However, few of them are applicable to such a complex missing-value context. To this end, we propose GCN-M, a Graph Convolutional Network model with the ability to handle the complex missing values in the Spatio-temporal context. Particularly, we jointly model the missing value processing and traffic forecasting tasks, considering both local Spatio-temporal features and global historical patterns in an attention-based memory network. We propose as well a dynamic graph learning module based on the learned local-global features. The experimental results on real-life datasets show the reliability of our proposed method.

揭开多个机场之间的延迟传播机制的神秘面纱对于精确且可解释的延迟预测至关重要，这对于所有航空业利益相关者来说至关重要。主要挑战在于有效利用与延迟传播有关的时空依赖性和外源因素。但是，以前的作品仅考虑有限的时空模式，其因素很少。为了促进延迟预测的更全面的传播建模，我们提出了时空传播网络（STPN），这是一种时空可分开的图形卷积网络，在时空依赖性捕获中是新颖的。从空间关系建模的方面，我们提出了一个多画卷积模型，考虑地理位置和航空公司计划。从时间依赖性捕获的方面，我们提出了一种多头的自我发起的机制，可以端对端学习，并明确地推定延迟时间序列的多种时间依赖性。我们表明，关节空间和时间学习模型产生了Kronecker产品的总和，这是由于时空依赖性归因于几个空间和时间邻接矩阵的总和。通过这种方式，STPN允许对空间和时间因素进行串扰，以建模延迟传播。此外，将挤压和激发模块添加到STPN的每一层，以增强有意义的时空特征。为此，我们在大规模机场网络中将STPN应用于多步进和出发延迟预测。为了验证我们的模型的有效性，我们尝试了两个现实世界中的延迟数据集，包括美国和中国航班延迟；我们表明，STPN优于最先进的方法。此外，STPN产生的反事实表明，它学习了可解释的延迟传播模式。

As ride-hailing services become increasingly popular, being able to accurately predict demand for such services can help operators efficiently allocate drivers to customers, and reduce idle time, improve congestion, and enhance the passenger experience. This paper proposes UberNet, a deep learning Convolutional Neural Network for short-term prediction of demand for ride-hailing services. UberNet empploys a multivariate framework that utilises a number of temporal and spatial features that have been found in the literature to explain demand for ride-hailing services. The proposed model includes two sub-networks that aim to encode the source series of various features and decode the predicting series, respectively. To assess the performance and effectiveness of UberNet, we use 9 months of Uber pickup data in 2014 and 28 spatial and temporal features from New York City. By comparing the performance of UberNet with several other approaches, we show that the prediction quality of the model is highly competitive. Further, Ubernet's prediction performance is better when using economic, social and built environment features. This suggests that Ubernet is more naturally suited to including complex motivators in making real-time passenger demand predictions for ride-hailing services.

流量预测在智能运输系统中交通控制和调度任务的实现中起着重要作用。随着数据源的多元化，合理地使用丰富的流量数据来对流量流中复杂的时空依赖性和非线性特征进行建模是智能运输系统的关键挑战。此外，清楚地评估从不同数据中提取的时空特征的重要性成为一个挑战。提出了双层 - 空间时间特征提取和评估（DL -STFEE）模型。 DL-STFEE的下层是时空特征提取层。流量数据中的空间和时间特征是通过多画图卷积和注意机制提取的，并生成了空间和时间特征的不同组合。 DL-STFEE的上层是时空特征评估层。通过高维自我注意力发项机制产生的注意力评分矩阵，空间特征组合被融合和评估，以便获得不同组合对预测效应的影响。在实际的流量数据集上进行了三组实验，以表明DL-STFEE可以有效地捕获时空特征并评估不同时空特征组合的重要性。

Accurate short-term traffic prediction plays a pivotal role in various smart mobility operation and management systems. Currently, most of the state-of-the-art prediction models are based on graph neural networks (GNNs), and the required training samples are proportional to the size of the traffic network. In many cities, the available amount of traffic data is substantially below the minimum requirement due to the data collection expense. It is still an open question to develop traffic prediction models with a small size of training data on large-scale networks. We notice that the traffic states of a node for the near future only depend on the traffic states of its localized neighborhoods, which can be represented using the graph relational inductive biases. In view of this, this paper develops a graph network (GN)-based deep learning model LocaleGN that depicts the traffic dynamics using localized data aggregating and updating functions, as well as the node-wise recurrent neural networks. LocaleGN is a light-weighted model designed for training on few samples without over-fitting, and hence it can solve the problem of few-sample traffic prediction. The proposed model is examined on predicting both traffic speed and flow with six datasets, and the experimental results demonstrate that LocaleGN outperforms existing state-of-the-art baseline models. It is also demonstrated that the learned knowledge from LocaleGN can be transferred across cities. The research outcomes can help to develop light-weighted traffic prediction systems, especially for cities lacking historically archived traffic data.

为了减少乘客等候时间和驾驶员搜索摩擦，骑行公司需要准确地预测时空需求和供需差距。然而，由于乘坐乘车系统中的需求和供需差距有关的时空依赖性，对需求和供需差距的准确预测是一项艰巨的任务。此外，由于机密性和隐私问题，乘车通过删除区域的空间邻接信息，有时会向研究人员发布，这阻碍了时空依赖的检测。为此，本文提出了一种新颖的时空深度学习架构，用于预测具有匿名空间邻接信息的乘车 - HaIning系统中的需求和供需差距，其与时空深度学习架构集成了特征重要性层含有一维卷积神经网络（CNN）和区域分布独立的复发性神经网络（INDRNN）。开发的架构与DIDI Chuxing的真实世界数据集进行了测试，这表明我们的模型基于所提出的体系结构可以优于传统的时间序列模型（例如，Arima）和机器学习模型（例如，梯度升压机，分布式随机林，广义线性模型，人工神经网络）。另外，该特征重要层通过揭示预测中使用的输入特征的贡献提供了模型的解释。

最近，深度学习方法在交通预测方面取得了长足的进步，但它们的性能取决于大量的历史数据。实际上，我们可能会面临数据稀缺问题。在这种情况下，深度学习模型无法获得令人满意的性能。转移学习是解决数据稀缺问题的一种有前途的方法。但是，流量预测中现有的转移学习方法主要基于常规网格数据，这不适用于流量网络中固有的图形数据。此外，现有的基于图的模型只能在道路网络中捕获共享的流量模式，以及如何学习节点特定模式也是一个挑战。在本文中，我们提出了一种新颖的传输学习方法来解决流量预测，几乎可以将知识从数据富的源域转移到数据范围的目标域。首先，提出了一个空间图形神经网络，该网络可以捕获不同道路网络的节点特异性时空交通模式。然后，为了提高转移的鲁棒性，我们设计了一种基于模式的转移策略，我们利用基于聚类的机制来提炼源域中的常见时空模式，并使用这些知识进一步提高了预测性能目标域。现实世界数据集的实验验证了我们方法的有效性。

电动汽车（EV）充电需求和充电站的可用性预测是智能运输系统中的挑战之一。通过准确的EV站情况预测，可以提前安排合适的充电行为以缓解范围焦虑。但是，由于复杂的道路网络结构和全面的外部因素，例如兴趣点（POI）和天气效应，许多现有的深度学习方法用于解决此问题，因此，许多常用算法只能在没有历史用法的情况下提取历史用法考虑外部因素的全面影响。为了提高预测准确性和可解释性，在本研究中提出了属性增强的时空图信息器（AST-GIN）结构，通过将图形卷积网络（GCN）层和告密者层组合来提取外部和内部空间 - 相关运输数据的时间依赖性。并且外部因素被模拟为动态属性，由属性调制的编码器进行训练。测试了邓迪市收集的数据的AST-gin模型，实验结果表明，与其他基线相比，考虑到外部因素对各种地平线环境的影响，我们的模型的有效性。

考虑到运输系统的多模式性质和潜在的跨模式相关性，通过从多模式数据中学习来提高需求预测准确性的趋势越来越大。这些多模式的预测模型可以提高准确性，但是当多模式数据集的不同部分由无法直接共享数据的不同机构拥有时，不太实际。尽管各个机构可能无法直接共享他们的数据，但他们可能会共享受其数据培训的预测模型，在此模型无法使用其数据集中确定确切信息。这项研究提出了一个无监督的知识适应需求预测框架，以通过基于其他模式的数据利用预训练的模型来预测目标模式的需求，这不需要源模式的直接数据共享。所提出的框架利用多种运输模式之间的潜在共享模式来改善预测性能，同时避免在不同机构之间直接共享数据。具体而言，首先根据源模式的数据学习了预训练的预测模型，该模式可以捕获和记住源旅行模式。然后，将目标数据集的需求数据编码为单个知识部分和共享知识部分，该部分将分别通过个人提取网络提取旅行模式和共享提取网络。无监督的知识适应策略用于通过制作预训练的网络和共享提取网络类似来形成共享功能，以进一步预测。我们的发现表明，通过将预先训练的模型共享到目标模式可以改善预测性能，而无需依赖直接数据共享。