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《基于深度CNN-LSTM-ResNet组合模型的出租车需求预

测》篇一

一、引言

出租车服务已成为现代城市出行的重要组成部分，尤其是在

城市交通复杂和不确定的情况下，预测出租车需求量不仅对出租

车公司运营策略的制定至关重要，也对乘客的出行体验产生直接

影响。随着深度学习技术的不断发展，基于深度学习的出租车需

求预测模型逐渐成为研究的热点。本文提出了一种基于深度

CNN-LSTM-ResNet组合模型的出租车需求预测方法，旨在提高

预测的准确性和可靠性。

二、相关文献综述

近年来，许多学者对出租车需求预测进行了研究。传统的预

测方法主要基于时间序列分析、回归分析和空间分析等。然而，

这些方法往往忽略了城市交通的复杂性和不确定性。随着深度学

习技术的发展，基于神经网络的出租车需求预测模型逐渐成为研

究的主流。其中，CNN、LSTM和ResNet等模型在各个领域都取

得了显著的成果。然而，单一模型的预测效果往往有限，因此，

如何将多种模型进行有效组合，提高预测的准确性和可靠性成为

研究的关键。

三、方法与模型

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本文提出的基于深度CNN-LSTM-ResNet组合模型的出租车

需求预测方法主要包括以下步骤：

1.数据预处理：首先对原始数据进行清洗、格式化和标准化

处理，以便于后续的模型训练。

2.CNN模型：采用卷积神经网络（CNN）对空间特征进行提

取。通过卷积操作和池化操作，从原始数据中提取出有用的空间

特征。

3.LSTM模型：采用长短期记忆网络（LSTM）对时间特征

进行提取。LSTM能够有效地捕捉序列数据中的时间依赖关系，

对时间序列数据的预测具有很好的效果。

4.ResNet模型：采用残差网络（ResNet）对深度特征进行提

取。ResNet通过引入残差单元，有效地解决了深度神经网络中的

梯度消失和表示瓶颈问题，提高了模型的表达能力。

5.组合模型：将CNN、LSTM和ResNet的输出进行融合，

形成组合模型。通过调整各模型的权重，使得组合模型能够更好

地适应不同的场景和需求。

四、实验结果与分析

本文采用某城市的出租车需求数据进行了实验验证。实验结

果表明，基于深度CNN-LSTM-ResNet组合模型的出租车需求预

测方法具有较高的准确性和可靠性。与传统的预测方法相比，该

方法的预测误差更低，能够更好地适应城市交通的复杂性和不确

定性。此外，通过调整各模型的权重，该组合模型还能够根据不

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同的场景和需求进行自适应调整，进一步提高预测的准确性和可

靠性。

五、结论与展望

本文提出的基于深度CNN-LSTM-ResNet组合模型的出租车

需求预测方法具有较高的实用价值和广泛的应用前景。该方法的

优点在于能够有效地提取空间特征、时间特征和深度特征，并通

过组合模型进行融合，提高预测的准确性和可靠性。然而，该方

法仍存在一定的局限性，如对数据的依赖性较强、对模型的调参

要