資源簡介

(共24張PPT)
智能預測出行方式
WPS,a click to unlimited possibilities
目錄
01
智能預測出行方式的背景
03
深度學習
02
人工神經網絡
04
神經網絡實現出行預測
05
智能預測出行方式的挑戰與未來發展
智能預測出行方式的背景
PART 1
現代城市出行需求
交通擁堵：城市交通擁堵問題日益嚴重，需要更加智能的出行方式
01
出行效率：城市生活節奏加快，人們需要更加高效的出行方式
03
環保需求：隨著環保意識的提高，人們越來越關注出行方式的環保性
02
個性化需求：隨著人們生活水平的提高，個性化出行需求逐漸增多
04
技術發展推動
移動設備的普及，使得出行信息更加容易獲取和分享
互聯網技術的普及，使得數據收集和處理變得更加容易
機器學習和人工智能技術的發展，使得預測模型更加精準
物聯網技術的發展，使得出行數據更加全面和實時
傳統出行方式的局限性
信息獲取不及時：無法實時獲取交通狀況、天氣等信息
出行方式選擇單一：只能選擇固定的出行方式，無法根據實際情況進行調整
出行效率低：容易遇到擁堵、延誤等問題，影響出行效率
出行成本高：交通費用、時間成本等較高，影響出行體驗
01
04
03
02
人工神經網絡
PART 2
神經網絡模型
神經網絡模型用于智能預測出行，需要采集出行相關的數據，對數據進行預處理和特征提取，將數據劃分為訓練集和測試集;選擇適合的模型進行訓練和測試，并將訓練好的模型應用到實際出行預測中，提高出行效率和降低出行成本。
人體內有大量神經細胞,也叫神經元。神經細胞通過相互聯系構成了一個功能強大、結構復雜的信息處理系統——人體神經系統。人能夠思考并從事各種各樣的復雜工作，是因為身體內部微小的神經細胞起著作用。
科學家受到人體神經細胞的啟發，把每個神經細胞抽象成一個叫作神經元模型的基本信息單元，把許多這樣的信息單元按一定的廩次結構連接起來，就得到人工神經網絡。通過輸入層給人工神經網絡輸入夭量數據，由神經元模型構成的多層神經網絡對這些數據進行計算，從而得到需要輸出的結果。如圖13-1所示，給計算機輸入貓的圖片數據，需要計算機輸出是否為貓的判斷。將圖片數據輸入給人工神經網絡，第一層神經網絡會提取圖片的初始特征，然后輸入給第二層神經網絡,第二層神經網絡會把上一層提取的特征通過參數調節的方式進╱步細化，再輸入給下一層神經網絡，以此類推,經過多層神經網絡的處理，最終得到貓的特征模型，利用特征模型做出是否為貓的判斷。
一個樣本
圖13-1
日積月累
盡管人工神經網絡是科學家們受到人體神經細胞的啟發而發明的，但人工神經網絡的信息處理能力與人體神經系統相差甚遠。人工神經網絡的種類很多，如卷積神經網絡、循環神經網絡等，不同算法實現不同用途。科學家們也在努力研究新的算法，從而讓人工神經網絡逐漸接近人體神經系統處理信息的能力。
人工神經網絡
深度學習
PART 3
深度學習
深度學習是機器學習訓練模型的一種算法，是人工神經網絡算法的拓展。典型的深度學習模型就是多層神經網絡。深度學習模型的結構如圖13-1所示，就像人工神經網絡一樣有輸入層,輸出層，中間是神經網絡構成的隱層。隱層的工作流程是一個一層一層不斷遞進的處理過程。一般情況下，我們把超過四層的人工神經網絡稱為深度學習。深度學習通過構建具有很多隱層的機器學習模型和海量的訓練數據，來學習更有用的特征，從而最終提升計算機處理新數據的準確性。
深度學習可以通過構建卷積神經網絡（CNN)來進行圖像識別。CNN可以自動從圖像中提取出更有用的特征，從而實現對不同物體的識別。
深度學習的理論與應用
深度學習的基本概念：神經網絡、反向傳播算法
深度學習的優勢：強大的表征能力和學習能力
深度學習的發展歷程：從人工神經網絡到深度學習
深度學習的應用領域：計算機視覺、自然語言處理、語音識別等
深度學習的挑戰與未來發展趨勢：計算資源、數據質量、模型解釋性等
5.
4.
3.
2.
1.
深度學習原理
神經網絡實現出行預測
PART 4
神經網絡進行出行預測的步驟
使用神經網絡進行出行預測的步驟包括數據收集、數據預處理、模型設計、模型訓練、模型優化等。
下面僅皇現實現數據輸入部分的Python代碼。
由于機器學習的結果受到各種外界條件的影響，目前大部分的通過訓練形成的模型,很難達到100%正確率，就像我們利用指紋解鎖手機，并不是每次都能夠解鎖成功一樣。因此，我們會把正確率高于某個百分率的模型認為是訓練成功的模型。
智能預測出行方式的挑戰與未來發展
PART 5
技術難題與突破
預測準確性：提高預測模型的準確性，降低誤差
大數據處理：有效處理和分析大量出行數據，提高預測效率
實時更新：實現預測模型的實時更新，適應不斷變化的出行環境
跨領域合作：加強與交通、氣象等領域的合作，提高預測的準確性和全面性
數據隱私與安全問題
01
02
03
04
數據泄露：用戶隱私信息可能被泄露，造成安全隱患
數據濫用：未經授權使用用戶數據，可能導致用戶權益受損
網絡安全：黑客攻擊可能導致系統癱瘓，影響出行預測準確性
法規限制：數據隱私法規可能限制智能預測出行方式的發展
與傳統交通管理的融合
智能預測出行方式與傳統交通管理相結合，提高交通效率
智能預測出行方式與傳統交通管理相結合，降低交通擁堵
智能預測出行方式與傳統交通管理相結合，提高交通安全
智能預測出行方式與傳統交通管理相結合，實現綠色出行和可持續發展
未來發展趨勢分析
04
03
技術進步：人工智能、大數據等技術的發展將推動智能預測出行方式的進步
01
市場需求：隨著城市化進程的加快，人們對智能出行的需求將不斷增加
02
政策支持：政府對智能出行的扶持政策將推動行業發展
跨界合作：智能出行企業與其他行業的合作將促進行業的發展
THANK YOU

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