动态打车预测精度提升
该模型通过六边形卷积运算捕捉动态打车需求的复杂时空关系，在不同时空粒度下均展现出优于传统方法的精度。
刘锴 · Chen, Zhiju · Yamamoto, Toshiyuki · Tuo, Liheng
IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems 2023
模型采用六边形卷积运算能更有效地捕捉需求的空间依赖，实验证明其预测精度优于传统方法。
在36种时空粒度组合中，六边形分区、800 m边长和30 min时间间隔的组合实现了最佳综合预测精度，为实际部署提供了明确参数。