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Predicting Citywide Passenger Demand via Reinforcement Learning from Spatio-Temporal Dynamics

机译：从时空动态的加固学习预测全市乘客需求

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Xiaodong Ning; Lina Yao; Xianzhi Wang; Boualem Benatallah; Flora Salim; Pari Delir Haghighi;
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年度 2018
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1. Short-term forecasting of passenger demand under on-demand ride services: A spatio-temporal deep learning approach [J] . Ke Jintao, Zheng Hongyu, Yang Hai, Transportation research . 2017,第deca期

机译：按需乘车服务的乘客需求的短期预测：时空深度学习方法
2. Spatio-temporal feature fusion for dynamic taxi route recommendation via deep reinforcement learning [J] . Ji Shenggong, Wang Zhaoyuan, Li Tianrui, Knowledge-Based Systems . 2020,第Octa12期

机译：通过深度加强学习，动态出租车路线推荐的时空特征融合
3. Dynamic Bike Reposition: A Spatio-Temporal Reinforcement Learning Approach [J] . Yexin Li, Yu Zheng, Qiang Yang SIGKDD explorations . 2018,第Udisk期

机译：动态自行车重置：一种时空强化学习方法
4. Safe Reinforcement Learning with Nonlinear Dynamics via Model Predictive Shielding [C] . Osbert Bastani Annual American Control Conference . 2021

机译：通过模型预测屏蔽与非线性动力学的安全强化学习
5. Predictive and reinforcement learning for magneto-hydrodynamic control of hypersonic flows. [D] . Kulkarni, Nilesh Vijay. 2007

机译：高超音速流的磁流体动力学控制的预测和强化学习。
6. fMRI and EEG Predictors of Dynamic Decision Parameters during Human Reinforcement Learning [O] . Michael J. Frank, Chris Gagne, Erika Nyhus, 2015

机译：增强学习过程中动态决策参数的fMRI和EEG预测因子
7. A Hybrid GLM Model for Predicting Citywide Spatio-Temporal Metro Passenger Flow [O] . Yong Han, Tongxin Peng, Cheng Wang, 2021

机译：一种用于预测全市时空地铁乘客流量的混合GLM模型

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