乘客出租出行需求短时预测

CLAB模型是一种空间-时间环境下基于深度学习的乘客流量预测模型，可有效挖掘出租车乘客出行的时空相关性，考虑历史数据流入量对出行需求的影响，从而提高预测准确性。

数据挖掘维度：

1.时间维度：预测的是短时预测，需要考虑时间尺度较小的历史数据，如每小时的出行量、流量等，也可以考虑天、周等不同时间尺度。

2.空间维度：需要考虑出租车乘客出行的空间分布，将城市划分为不同的区域或网格，以区域/网格为单位建立预测模型。

3.历史数据维度：需要考虑历史数据对预测的影响，如历史出行量、历史流量等。

技术需求：

1.深度学习算法：CLAB模型基于深度学习算法，需选择合适的神经网络结构、损失函数等。

2.空间数据处理技术：需要将城市划分为不同的区域/网格，选取合适的方法处理空间数据。

3.时间序列分析技术：需要对时间序列进行分析，找到历史数据与预测数据之间的相关性，建立相应的预测模型。

4.数据可视化技术：通过图表等方式展示出租车乘客流量等预测结果，方便人们理解和使用。

分析方法：

1.数据预处理：对收集到的出租车乘客流量数据进行预处理，包括去噪、缺失值处理、标准化等。

2.空间数据处理：将城市划分为不同的区域或网格，对乘客流量进行空间聚合、差分等处理。

3.时空数据特征提取：通过时间、空间等维度的特征提取，得到有效的模型输入特征。

4.模型训练：基于深度学习算法，建立乘客出行需求预测模型，并以历史数据进行模型训练。

5.预测结果展示：通过数据可视化等方式展示出租车乘客流量等预测结果，方便人们理解和使用。

预测方法：

1.构建时间序列模型：将乘客流量按时间进行序列化，建立时间序列模型，如ARIMA、SARIMA等模型。

2.构建时空融合模型：将乘客出租出行需求与空间信息进行融合，可建立基于卷积神经网络（CNN）的时空深度学习模型，如CLAB模型。

3.预测结果输出：将训练好的预测模型用于新数据的预测，输出出租车乘客流量等预测结果。