原始目的地估计在智能运输系统（其）时代的交通管理和流量模拟中起着重要作用。然而，以前的基于模型的模型面临不确定的挑战，因此存在对额外假设和额外数据的绝望需求。深度学习提供了基于基于数据的理想方法，用于通过概率分布转换连接输入和结果。虽然将深入学习的相关研究由于跨代表空间的数据转换挑战而受到限制，但特别是在该问题中的动态空间空间到异构图。为了解决它，我们提出了基于具有双层注意机制的新型图形匹配器的循环图本心匹配编码器（C-Game）。它实现了基础特征空间中的有效信息交换，并建立了空间的耦合关系。拟议的模型实现了最先进的实验结果，并在潜在就业中的空间中提供了一种新颖的推理任务框架。

“轨迹”是指由地理空间中的移动物体产生的迹线，通常由一系列按时间顺序排列的点表示，其中每个点由地理空间坐标集和时间戳组成。位置感应和无线通信技术的快速进步使我们能够收集和存储大量的轨迹数据。因此，许多研究人员使用轨迹数据来分析各种移动物体的移动性。在本文中，我们专注于“城市车辆轨迹”，这是指城市交通网络中车辆的轨迹，我们专注于“城市车辆轨迹分析”。城市车辆轨迹分析提供了前所未有的机会，可以了解城市交通网络中的车辆运动模式，包括以用户为中心的旅行经验和系统范围的时空模式。城市车辆轨迹数据的时空特征在结构上相互关联，因此，许多先前的研究人员使用了各种方法来理解这种结构。特别是，由于其强大的函数近似和特征表示能力，深度学习模型是由于许多研究人员的注意。因此，本文的目的是开发基于深度学习的城市车辆轨迹分析模型，以更好地了解城市交通网络的移动模式。特别是，本文重点介绍了两项研究主题，具有很高的必要性，重要性和适用性：下一个位置预测，以及合成轨迹生成。在这项研究中，我们向城市车辆轨迹分析提供了各种新型模型，使用深度学习。

本文通过组合有限的交通量和车辆轨迹数据来解决估计道路网络中链接流的问题。虽然循环检测器的流量量数据是链路流估计的常见数据源，但检测器仅涵盖链接的子集。如今，还合并了从车辆跟踪传感器收集的车辆轨迹数据。然而，轨迹数据通常很少，因为观察到的轨迹仅代表整个种群的一小部分，其中确切的采样率未知，并且可能在时空和时间上有所不同。这项研究提出了一个新颖的生成建模框架，在其中我们使用马尔可夫决策过程框架制定了车辆的链接到连接运动作为顺序决策问题，并训练代理商做出顺序决策以生成逼真的合成车辆轨迹。我们使用加强学习（RL）的方法来找到代理的最佳行为，基于哪些合成人口车辆轨迹可以生成以估算整个网络中的连接流。为了确保生成的人口车辆轨迹与观察到的交通量和轨迹数据一致，提出了两种基于逆强化学习和约束强化学习的方法。通过解决真实的道路网络中的链路流估计问题，通过这些基于RL的方法中的任何一个求解的提出的生成建模框架都可以验证。此外，我们执行全面的实验，以将性能与两种现有方法进行比较。结果表明，在现实情况下，提出的框架具有较高的估计准确性和鲁棒性，在现实情况下，未满足有关驾驶员的某些行为假设或轨迹数据的网络覆盖范围和渗透率较低。

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。

在带有电动车队的乘车系统中，充电是一个复杂的决策过程。大多数电动汽车（EV）出租车服务要求驾驶员做出利己主义决定，从而导致分散的临时充电策略。车辆之间通常缺乏或不共享移动性系统的当前状态，因此无法做出最佳的决定。大多数现有方法都不将时间，位置和持续时间结合到全面的控制算法中，也不适合实时操作。因此，我们提出了一种实时预测性充电方法，用于使用一个名为“闲置时间开发（ITX）”的单个操作员进行乘车服务，该方法预测了车辆闲置并利用这些时期来收获能量的时期。它依靠图形卷积网络和线性分配算法来设计最佳的车辆和充电站配对，以最大程度地提高利用的空闲时间。我们通过对纽约市现实世界数据集的广泛模拟研究评估了我们的方法。结果表明，就货币奖励功能而言，ITX的表现优于所有基线方法至少提高5％（相当于6,000个车辆操作的$ 70,000），该奖励奖励功能的建模旨在复制现实世界中乘车系统的盈利能力。此外，与基线方法相比，ITX可以将延迟至少减少4.68％，并且通常通过促进顾客在整个车队中更好地传播乘客的舒适度。我们的结果还表明，ITX使车辆能够在白天收获能量，稳定电池水平，并增加需求意外激增的弹性。最后，与表现最佳的基线策略相比，峰值负载减少了17.39％，这使网格操作员受益，并为更可持续的电网使用铺平了道路。

建模城市环境中的网络级交通流量如何变化对于运输，公共安全和城市规划中的决策有用。交通流量系统可以视为一个动态过程，随着时间的推移，状态之间（例如，每个道路段的交通量）之间过渡。在现实世界中的流量系统中，诸如交通信号控制或可逆车道更改之类的交通操作动作，该系统的状态受历史状态和交通操作的行动的影响。在本文中，我们考虑了在现实世界中建模网络级交通流量的问题，在现实世界中，可用数据稀疏（即仅观察到交通系统的一部分）。我们提出了Dtignn，该方法可以预测稀疏数据的网络级流量流。 Dtignn将交通系统建模为受交通信号影响的动态图，学习以运输的基本过渡方程为基础的过渡模型，并预测未来的交通状态在此过程中归类。通过全面的实验，我们证明了我们的方法优于最先进的方法，并且可以更好地支持运输中的决策。

检测，预测和减轻交通拥堵是针对改善运输网络的服务水平的目标。随着对更高分辨率的更大数据集的访问，深度学习对这种任务的相关性正在增加。近年来几篇综合调查论文总结了运输领域的深度学习应用。然而，运输网络的系统动态在非拥挤状态和拥塞状态之间变化大大变化 - 从而需要清楚地了解对拥堵预测特异性特异性的挑战。在这项调查中，我们在与检测，预测和缓解拥堵相关的任务中，介绍了深度学习应用的当前状态。重复和非经常性充血是单独讨论的。我们的调查导致我们揭示了当前研究状态的固有挑战和差距。最后，我们向未来的研究方向提出了一些建议，因为所确定的挑战的答案。

交通速度预测是运输系统中的核心问题之一。为了进行更准确的预测，最近的研究不仅开始使用时间速度模式，还开始使用图形卷积网络上的道路网络上的空间信息。即使由于其非欧亚人和方向性特征，道路网络非常复杂，但以前的方法主要集中于仅使用距离对空间依赖性进行建模。在本文中，我们确定了两个基本的预测中的基本空间依赖性，除了距离，方向和位置关系，以将基本的图形元素设计为基本构建块。我们建议使用构建块，建议DDP-GCN（距离，方向和位置关系图卷积网络）将三个空间关系纳入深神经网络。我们使用两个大型现实世界数据集评估了提出的模型，并在高度复杂的城市网络中找到了长期预测的积极改进。通勤时间的改进可能会更大，但也可以限制短期预测。

近年来，图形神经网络（GNN）与复发性神经网络（RNN）的变体相结合，在时空预测任务中达到了最先进的性能。对于流量预测，GNN模型使用道路网络的图形结构来解释链接和节点之间的空间相关性。最近的解决方案要么基于复杂的图形操作或避免预定义的图。本文提出了一种新的序列结构，以使用具有稀疏体系结构的GNN-RNN细胞在多个抽象的抽象上提取时空相关性，以减少训练时间与更复杂的设计相比。通过多个编码器编码相同的输入序列，并随着编码层的增量增加，使网络能够通过多级抽象来学习一般和详细的信息。我们进一步介绍了来自加拿大蒙特利尔的街道细分市场流量数据的新基准数据集。与高速公路不同，城市路段是循环的，其特征是复杂的空间依赖性。与基线方法相比，一小时预测的实验结果和我们的MSLTD街道级段数据集对我们的模型提高了7％以上，同时将计算资源要求提高了一半以上竞争方法。

交通预测模型依赖需要感测，处理和存储的数据。这需要部署和维护交通传感基础设施，往往导致不适合的货币成本。缺乏感测的位置可以与合成数据模拟相辅相成，进一步降低交通监测所需的经济投资。根据类似道路的数据分布，其中最常见的数据生成方法之一包括产生实际的流量模式。检测具有相似流量的道路的过程是这些系统的关键点。但是，在不收集目标位置收集数据，没有用于该相似性的搜索可以使用流量度量。我们提出了一种通过检查道路段的拓扑特征来发现具有可用流量数据的方法的方法。相关的拓扑功能被提取为数值表示（嵌入式）以比较不同的位置，并最终根据其嵌入之间的相似性找到最相似的道路。检查该新颖选择系统的性能，并与更简单的流量估计方法进行比较。找到类似的数据源后，使用生成方法来合成流量配置文件。根据感知道路的交通行为的相似性，可以使用一条路的数据来馈送生成方法。在合成样品的精度方面分析了几种代理方法。最重要的是，这项工作打算促进进一步的研究努力提高综合交通样本的质量，从而降低对传感基础设施的需求。

交通速度预测是许多有价值应用程序的关键，由于其各种影响因素，它也是一项具有挑战性的任务。最近的工作试图通过各种混合模型获得更多信息，从而提高了预测准确性。但是，这些方法的空间信息采集方案存在两级分化问题。建模很简单，但包含很少的空间信息，或者建模是完整的，但缺乏灵活性。为了基于确保灵活性引入更多空间信息，本文提出了IRNET（可转让的交叉点重建网络）。首先，本文将相交重建为与相同结构的虚拟交集，从而简化了道路网络的拓扑结构。然后，将空间信息细分为交叉信息和交通流向的序列信息，并通过各种模型获得时空特征。第三，一种自我发项机制用于融合时空特征以进行预测。在与基线的比较实验中，不仅预测效应，而且转移性能具有明显的优势。

准确的交通状况预测为车辆环境协调和交通管制任务提供了坚实的基础。由于道路网络数据在空间分布中的复杂性以及深度学习方法的多样性，有效定义流量数据并充分捕获数据中复杂的空间非线性特征变得具有挑战性。本文将两种分层图池方法应用于流量预测任务，以减少图形信息冗余。首先，本文验证了流量预测任务中层次图池方法的有效性。分层图合并方法与其他基线在预测性能上形成鲜明对比。其次，应用了两种主流分层图池方法，节点群集池和节点下降池，用于分析流量预测中的优势和弱点。最后，对于上述图神经网络，本文比较了不同图网络输入对流量预测准确性的预测效应。分析和汇总定义图网络的有效方法。

本文介绍了一种机器学习方法，可以在宏观水平下模拟电动车辆的电力消耗，即在不存在速度轮廓，同时保持微观级别精度。对于这项工作，我们利用了基于代理的代理的运输工具来模拟了在各种场景变化的大芝加哥地区发生的模型旅行，以及基于物理的建模和仿真工具，以提供高保真能量消耗值。产生的结果构成了车辆路径能量结果的非常大的数据集，其捕获车辆和路由设置的可变性，并且掩盖了车速动力学的高保真时间序列。我们表明，尽管掩盖了影响能量消耗的所有内部动态，但是可以以深入的学习方法准确地学习聚合级能量消耗值。当有大规模数据可用，并且仔细量身定制的功能工程，精心设计的模型可以克服和检索潜在信息。该模型已部署并集成在Polaris运输系统仿真工具中，以支持各个充电决策的实时行为运输模型，以及电动车辆的重新排出。

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.

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.

车辆到达时间预测已被广泛研究。随着物联网设备和深度学习技术的出现，估计的到达时间（ETA）已成为智能运输系统中的关键组成部分。尽管ETA存在许多工具，但由于特殊车辆的交通数据有限，ETA的特殊车辆（例如救护车，消防车等）仍然具有挑战性。现有作品使用一种模型用于所有类型的车辆，这可能会导致精确度较低。为了解决这个问题，作为该领域的第一个，我们为驾驶时间预测提出了一个深度转移学习框架TLETA。 TLETA构建了细胞时空知识网格，用于提取驾驶模式，并结合道路网络结构嵌入以构建ETA的深神经网络。 Tleta包含可转移的层，以支持不同类别的车辆之间的知识转移。重要的是，我们的转移模型仅训练最后一层以绘制转移的知识，从而大大减少了训练时间。实验研究表明，我们的模型以高精度预测旅行时间，并胜过许多最先进的方法。

准确预测网络范围的交通状况对于智能运输系统至关重要。在过去十年中，机器学习技术已被广泛用于此任务，导致最先进的性能。我们提出了一种新颖的深入学习模型，图卷积出的经常性神经网络（GCGRNN），预测网络范围，多步交通量。 GCGRNN可以在历史流量数据中自动捕获交通传感器和时间依赖性之间的空间相关性。我们已经使用加利福尼亚州洛杉矶的150个传感器中提取的两个交通数据集进行了评估我们的模型，分别在一小时和15分钟的时间分辨率。结果表明，我们的模型在预测准确性方面优于其他五个基准模型。例如，与使用每小时数据集的最新的扩散卷积经常性神经网络（DCRNN）模型相比，我们的模型将MAE减少25.3％，RMSE以29.2％，并用20.2％的MAPE。我们的模型还可以比DCRNN更快的培训达52％。 GCGRNN的数据和实现可以在https://github.com/leilin-research/gcgrnn找到。

估计到达时间（ETA）预测时间（也称为旅行时间估计）是针对各种智能运输应用程序（例如导航，路线规划和乘车服务）的基本任务。为了准确预测一条路线的旅行时间，必须考虑到上下文和预测因素，例如空间 - 周期性的互动，驾驶行为和交通拥堵传播的推断。先前在百度地图上部署的ETA预测模型已经解决了时空相互作用（constgat）和驾驶行为（SSML）的因素。在这项工作中，我们专注于建模交通拥堵传播模式以提高ETA性能。交通拥堵的传播模式建模具有挑战性，它需要考虑到随着时间的推移影响区域的影响区域，以及延迟变化随时间变化的累积影响，这是由于道路网络上的流量事件引起的。在本文中，我们提出了一个实用的工业级ETA预测框架，名为Dueta。具体而言，我们基于交通模式的相关性构建了一个对拥堵敏感的图，并开发了一种路线感知图形变压器，以直接学习路段的长距离相关性。该设计使Dueta能够捕获空间遥远但与交通状况高度相关的路段对之间的相互作用。广泛的实验是在从百度地图收集的大型现实世界数据集上进行的。实验结果表明，ETA预测可以从学习的交通拥堵传播模式中显着受益。此外，Dueta已经在Baidu Maps的生产中部署，每天都有数十亿个请求。这表明Dueta是用于大规模ETA预测服务的工业级和强大的解决方案。

Time series anomaly detection has applications in a wide range of research fields and applications, including manufacturing and healthcare. The presence of anomalies can indicate novel or unexpected events, such as production faults, system defects, or heart fluttering, and is therefore of particular interest. The large size and complex patterns of time series have led researchers to develop specialised deep learning models for detecting anomalous patterns. This survey focuses on providing structured and comprehensive state-of-the-art time series anomaly detection models through the use of deep learning. It providing a taxonomy based on the factors that divide anomaly detection models into different categories. Aside from describing the basic anomaly detection technique for each category, the advantages and limitations are also discussed. Furthermore, this study includes examples of deep anomaly detection in time series across various application domains in recent years. It finally summarises open issues in research and challenges faced while adopting deep anomaly detection models.

在本文中，我们介绍了有关典型乘车共享系统中决策优化问题的强化学习方法的全面，深入的调查。涵盖了有关乘车匹配，车辆重新定位，乘车，路由和动态定价主题的论文。在过去的几年中，大多数文献都出现了，并且要继续解决一些核心挑战：模型复杂性，代理协调和多个杠杆的联合优化。因此，我们还引入了流行的数据集和开放式仿真环境，以促进进一步的研发。随后，我们讨论了有关该重要领域的强化学习研究的许多挑战和机会。