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Google地圖如何使用機器學習實時預測公交車流量延誤

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世界正在進入城市 。根據聯合國的數據 ， 有史以來第一次 ， 大多數人生活在城市 。在未來的幾十年里 ， 隨著越來越多的全球人口進入城市 ， 擁堵可能會變得更糟 ， 但技術的進步可以幫助公共交通更加可預測或愉快地體驗 ， 可以降低碳排放并對氣候變化產生積極影響 。
谷歌地圖今天推出了全球數百個主要城市的機器學習實時總線延遲預測 。Google今天從一些公交機構獲取有關公交車位置的實時數據 。本月早些時候在印度開始的實時公交車預測 ， 可以為運輸機構今天不提供實時公交車位置數據的地方提供預測 。
通過將時間 ， 行進距離和個人事件組合作為數據集 ， AI使得Google無需依賴公共交通機構提供的公交時刻表即可提供預測 。
谷歌研究科學家Alex Fabrikant今天詳細介紹了谷歌地圖如何使用機器學習來預測公交車比公交時刻表更準確的分鐘數 。
模型創建過程首先從公共交通機構收集公交車位置數據 ， 以便訓練數據 ， 然后將其與路線上的車速進行對齊 。然后 ， 序列模型考慮了每個預期的停止或速度降低 ， 例如公交車需要在公交車站減速和停車的時間和距離 。
“每個單元獨立地預測其持續時間 ， 最終輸出是每單位預測的總和 。與許多序列模型不同 ， 我們的模型不需要學習組合單位輸出 ， 也不需要通過單位序列傳遞狀態 ， “Fabrikant在博客文章中說 。
還考慮了位置 ， 星期幾和時間等因素 。
“為了捕捉特定街道 ， 社區和城市的獨特屬性 ， 我們讓模型學習不同大小區域的表示層次結構 ， 時間軸單元的地理位置(道路或站點的精確位置)在模型中表示它在不同尺度上嵌入的總和 ， “Fabrikant說 。
谷歌今天還推出了一項功能 ， 以預測公共汽車或火車在全球200個城市使用機器學習的擁擠程度 。
去年引入了許多功能 ， 以方便旅客乘坐公共交通工具 ， 去年和最近幾個月引入了公交車站點?？糠较?， 屏幕上的增強現實方向 ， 以及Google智能助理語音命令可告訴您下一班巴士何時到達紐約市居民以及Google Pay支持公交車和火車票的時間 。
一個華爾街日報報道 ， 上周公布的結論是 ， 現在有成千上萬的谷歌地圖 ， 一個事實 ， 谷歌承認 ， 并表示 ， 它正在試圖解決假冒物品 。該公司在消息傳出后的一篇博客文章中表示 ， 2018年 ， 谷歌地圖已刪除了300多萬個虛假商業檔案 。
【Google地圖如何使用機器學習實時預測公交車流量延誤】

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