文献阅读—出租车出行预测：L-CNN实时出租车乘客预测系统

北邮牛琨老师的力作《Real-Time Taxi-Passenger Prediction with L-CNN》的心得体会。
谈谈自己对文章的理解与心得。
文章主要综合运用了CNN与RNN（LSTM）模型来实现交通行为预测。

一、 基本思路

CNN提取空间位置信息，并用LSTM识别时间序列数据。
将时间段划分为15分钟的小段，并仅选择上车点的数据进行分析（基于上车和下车乘客行为具有相似模式的假设）。

二、数据整合

流程图如下：

G（t）为t时刻的上车人数格网，将成都市划分为n*n个格网：

其中：

该区域在某一特