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基于交通电影片段的交通预测

交通预测技术的进步可以极大地影响城市流动性。在traffic4cast竞赛中,短期交通预测的任务以前所未有的细节进行处理,交通流量和速度信息以5分钟的间隔和高空间分辨率提供。为了提高对未知城市的泛化能力,正如2021年扩展挑战中所要求的,我们建议预测小型二次城市部分,而不是一次处理整个城市栅格。在测试时,将测试数据分解为空间裁剪的重叠片段提高了最终预测的稳定性和鲁棒性,因为覆盖一个单元的多个面片可以独立处理。在流量4快速测试数据上的性能以及在验证集上的进一步实验表明,逐块预测确实提高了准确性。使用Unet++架构以及在测试时处理的每个样本的补丁数量不断增加,可以获得更多优势。我们的结论是,我们基于片段的方法,结合竞争中提出的其他成功的网络架构,可以利用性能,特别是在看不见的城市。

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