机器学习卷积神经网络零售预测分析智能交通（卷积神经网络技术）

本文目录一览：

• 1、预测性分析中运用到的技术有
• 2、交通流量预测时空图卷积网络vs深度学习算法?交通流量预测、智慧城市、自...
• 3、基于深度时空神经网络的多种交通方式预测

预测性分析中运用到的技术有

预测性分析中运用到的技术主要有统计建模、数据挖掘、机器学习、深度学习等。统计建模方面，包括线性回归、逻辑回归等模型。线性回归适用于处理具有线性关系的数据，通过拟合直线来预测连续的数值结果；逻辑回归则常用于分类问题，预测事件发生的概率。数据挖掘技术能从大量数据中发现潜在模式和关系，如聚类分析、主成分分析等。

线索打分是预测性分析在B2B营销中的常见应用。它基于潜客数据（如职位、公司行业、规模、浏览行为等）判断线索的有效性和成交可能性，并给出销售团队跟进的优先级。预测性分析避免了人工判断的偏差，加入了更多行为数据的分析，提高了打分的准确性。

算法和技术：预测分析涉及在结构和非结构化数据中应用的各种算法和技术，这些算法和技术能够帮助确定未来的结果。 应用场景：预测分析可用于预测、优化、预报和模拟等多种场景，并为企业的规划流程提供信息，从而为企业带来关键的洞察。

交通流量预测时空图卷积网络vs深度学习算法?交通流量预测、智慧城市、自...

深度学习算法：传统的深度学习算法，如卷积神经网络（CNN）和递归神经网络（RNN），在交通流量预测中通常需要人工设计特征提取步骤，这不仅耗时耗力，而且可能无法全面捕捉交通数据的复杂性和时空相关性。时空图卷积网络：时空图卷积网络能够自动从原始交通数据中提取时空特征，无需人工干预。

图卷积网络（Graph Convolutional Network， GCN）图卷积网络是一种专门用于处理图结构数据的深度学习模型。它通过卷积操作来提取图结构中的局部特征，并利用这些特征进行预测。在交通预测中，图卷积网络被广泛应用于道路交通流量和速度预测、城市轨道交通系统的客流预测等问题。

本文提出一种新颖的深度学习框架——时间空间图卷积网络（STGCN），用于处理交通领域的时间序列预测问题。该模型在图上建模预测问题，并采用完整的卷积结构，具有更快的训练速度和更少的参数。实验表明，STGCN通过对多尺度交通网络进行建模，有效捕捉综合时空关联，并在各种实际交通数据集上优于最先进的基线。

T-MGCN通过多图卷积网络对空间关联性进行建模，并利用循环神经网络学习交通流的动态模式，包括周期性特征。而ASTGCN则使用时空注意力机制来捕捉交通数据中动态的时空相关性，其中包括对不同时间周期的周期性依赖进行建模。综上所述，周期性特征是交通流预测中的重要考虑因素之一。

基于深度时空神经网络的多种交通方式预测

1、基于深度时空神经网络的多种交通方式预测是一种创新的交通需求预测方法，该方法结合了卷积自编码和异质LSTM（Long Short-Term Memory）网络，实现了对多种交通方式需求量的精准预测。

2、时序图神经网络（TGN）：动态更新用户-博主交互图的嵌入表示。深度时空聚类（DeepST）：挖掘用户活跃时段模式，预测在线状态。传统算法：XGBoost + 时间序列特征（滞后项、滑动窗口统计）。专业建议：这道题目适合所有专业的同学进行选择，是本次比赛的首选题目。