2019ZJU_夏季研究 任务是按照论文中的说明重述论文并重做实验。 描述 在教授的指导下，使用Tensorflow实施时空多图卷积网络，以预测乘车需求。 使用的软件包和方法：Tensorflow（1.14），LSTM（单向，三层），GCN（Chevb-net） 纸： 文献评论 本文提出了一种新颖的深度学习模型，称为时空多图卷积网络（ST-MGCN），用于更好地进行区域级乘车需求预测。 而且，该网络更多地关注于遥远区域之间的非欧几里德成对相关性，而不是像许多先前的研究那样关注欧几里德相关性。 这项研究中的挑战来自复杂的时空相关性。 一方面，在不同区域之间观察到复杂的依赖性。 另一方面，不同的时间观测值之间也存在非线性相关性。 为了解决这些挑战，团队首先将非欧几里得相关性（如邻域，功能相似性和区域之间的运输连通性）编码为多个图形。 然后，对于每张图，研究人员使用上下文门控的递归神经网络，

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