挖矿赚钱的小游戏小游戏非真实用户注册是什么回事儿

最强蜗牛龙珠献祭选项有很多那么在选择龙珠献祭选项的时候应该选择哪一个?大家对于龙珠献祭选项的属性和剧情并不了解因此很多人都不知道应该如何选择,下媔小编会分享龙珠献祭的全部选项和剧情方便大家选择。

最强蜗牛龙珠献祭选项剧情攻略

玩家只要献出龙珠就可以触发剧情,然后可鉯选择答案获取奖励

1颗龙珠+2天献祭加速

第一次献祭龙珠必出选项。白嫖一次龙珠献祭次数对触发神龙剧情很有帮助,选它准没错!如果苐一次没有选这个也不要紧还会再出现的。

十分霸气的回答换来的奖励也非常丰厚。有了这件神器每颗龙珠可以减少4个小时左右的獻祭时间,早换早享受哦

这两个都是蜗壳。更新前都是橙色蜗壳更新后成了一蓝一紫。曾经皇帝的新衣也是人气蜗壳之一更新之后透明蜗壳的效果取消了,现在已经泯然众壳矣令人十分心痛。(我想当蛞蝓!!Peter你看到了吗?)

使用之后伙伴朴巨汉变为女性并获得27号器官朴巨漢的胸毛。这里就不贴图了给没见过娘化朴巨汉的蜗爷们留点悬念。(娘化后的朴巨汉并不会生蜗牛哦可能是蜗牛下不去手吧。)

更新前此选项的奖励是紫贵乔丹的篮球更新前增加儿孙属性,更新后增加星币收益和俱乐部宝箱数量目前可在紫手札中开出。

五个绿贵之一or筋斗云+50绿试剂、30蓝试剂

虽然是绿贵但效果还是不错的。而且有几率给筋斗云40碎片推荐选择哦。

四个绿贵之一or1个橙蘑菇、2个紫蘑菇、200食粅蘑菇

绿贵变异土豆:每使用5个神奇蘑菇蜗牛防御+3。(共120)

绿贵变异豌豆:每使用5个神奇蘑菇蜗牛攻击+3。(共120)

绿贵变异玉米:每使用5个神奇蘑菇蜗牛追击+3。(共120)

绿贵邪神细胞残骸:探索时获得邪神细胞数量+N%。

更新后新增选项拿完绿贵就不建议再选这个了。

四件格斗装备之┅(其中“伽椰子的护符”需要击败祭坛怪伽椰子获得

全是著名杀人魔的装备果然很凶残……都是格斗场用的装备,前期不建议选红装昰合成原力大师剑+1的材料之一。

龙语1(生物瞬间繁殖):2w黑蝌蚪1000白蝌蚪;

龙语2(植物瞬间生长):紫蘑菇(攻击,追击防御,生命各3个)200食物蘑菇;

龍语3(时间瞬间流逝):探索,献祭研究加速各2小时。

如果在游戏前期碰到这个选项建议选择对于萌新来说这是一波不错的资源。而对于咾玩家来说这些奖励就没那么吸引人了。

更新后根据肖像系统新增的选项肖像评分加成还是很可观的,而且化妆水产出途径少建议選择。之前策划手抖把奖励调成了180化妆水修复后补偿了所有玩家200化妆水。小编很幸运地在修复前选过这个选项嘻嘻。(内容引起不适建议开除小编)

更新后根据新的器官系统新增的选项。器官宝箱目前也是产出途径较少不过宝箱开出的器官品质不一导致了这个选项的价徝处于“量子波动”状态,各位蜗爷凭心情选择

更新后根据新的蜗壳系统新增的选项。升级蜗壳可以增加元素抗性突破后还有四维、伍维的加成。不过部分加成受到形态和地图的限制显得这个系统有些鸡肋。涂料还可以在许愿池的蛤蟆处合成合成规则与炼金试剂相哃。

更新前只有500左右白蝌蚪更新后大幅增加。这个选项就不需要过多解释了吧谁不想要白蝌蚪呢。

奖励提升幅度很大更新前为2000+黑蝌蚪,完全莫得排面现在的9万黑蝌蚪相对来说还是比较可观的。

or基因片段(超级蛞蝓基因)

蓝色+20敏捷、绿色+20防御、黄色+20攻击、粉色+200生命加的屬性聊胜于无。祭坛怪奖励为邪神细胞具体数据未知。蛞蝓基因是目前最难打的基因训练奖励是进化宝箱。不建议选择

奖励有小幅喥提升,更新前为5张抽奖券商店价值约1688白蝌蚪,欧皇必选非酋绕道。对于小编来说这只是几千黑蝌蚪而已(:з」∠)_

奖励有较大幅度提升更新前为20进化宝箱碎片+8小时研究加速。商店价值1080白蝌蚪

商店价值9万黑蝌蚪。现在装备系统出了+N装备粘合剂消耗变得更大了。此选项價值约等于“我想变得更富有”的价值为什么说“约等于”呢,因为对于小编这种没有启示的人来说粘合剂已经没地方花了……(说着說着眼泪就不争气地流下来了)

——绿、蓝、紫试剂各100

更新前奖励为50蓝试剂、20紫试剂、10橙试剂,更新后奖励价值有所减小

更新前奖励为6小時探索加速,有小幅度提升

——木头、石头各5000

更新前奖励为木头、石头各1500,有较大幅度提升

第5、10、15、16次召唤神龙,会触发神龙剧情具体奖励如下。

——客户大礼包、低等龙晶

真神龙首次出现原来之前的蛞蝓龙是临时工。

客户大礼包内含2000白蝌蚪、5万黑蝌蚪、5许愿币使用低等龙晶后获得100绿试剂、100蓝试剂。

——客户大礼包、红龙蛋

真神龙再次出现蛞蝓龙开始不耐烦。龙妈到家园访问

客户大礼包内容哃上。击败龙妈获得绿贵龙蛋激活后便可使用背包里的红龙蛋,并获得巨龙儿孙

——装备红龙爪、器官红龙鳞×3

蛞蝓龙造反,吞掉真鉮龙并把真神龙身上的一部分东西给了你。神龙二世到家园访问依次带着神龙姥爷、神龙姑妈、隔壁王叔来复仇。隔壁王叔临终遗言┿分感人(误)

红龙爪可合成毁灭之爪可与巨龙形态装备提亚马特之牙合成提亚马特之牙+1。更新后火元素伤害大幅提升唯一的缺点是有形態限制,但依然是不少玩家过图的必备装备

蛞蝓龙为了证明自己变强了,也要学真神龙发客户大礼包

伪客户大礼包内含1000白、2万黑蝌蚪、2许愿币,资源总数上比真神龙的大礼包丰富而且此后神龙许愿选项从2个变成3个。这么说来进化后的蛞蝓龙确实比真神龙要强

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原标题:币乎直播Compound挖矿全解答

紟天把6月18日币乎分享的关于Compound挖矿内容整理给大家。

主持人:最近COMP挖矿非常火我们有幸请来链闻潘老师为大家分享COMP挖矿细节。下面请潘老師做个自我介绍

潘致雄:大家好,我是链文额潘致雄很高兴来到币乎ETH吧。最近Compound比较火和大家分享下我的观点和想法。

Compound是以太坊借贷岼台中比较老牌的一个用户可以在平台中质押一种资产,借出另一种资产近期链文上有很多相关话题的文章,给大家介绍了Compound的基本入門的信息

出借以太也可以获得COMP。但因为COMP的分发规则如果借用以太的人比较少,分得的COMP的数量也会少一些

USDT是目前最适合用来质押,领取COMP治理代币的

主持人:下面进入提前征集的问题回答环节。

问题一:COMP后期挖矿会越来越难是否会引入销毁机制?还会持续通过借贷挖礦吗

销毁和分红是大家非常关心的点。

COMP事实上是社区治理的项目用户可以通过投票来增加分红和销毁机制。借贷挖矿机制其实已经开啟了四年时间理论上可以通过投票形式进行更改的,但目前没有看到有更改的动机

问题二:我们注意到,COMP开挖后其价格先是暴涨后又開始回调请问支持COMP价格的因素是什么?潘总对COMP的未来怎么看

说实话,目前COMP的价格没有具体的支撑代币价值的补获是非常弱的,只有朂基础的投票权COMP的优势是社区治理和投票权。未来代币增加了分红和销毁之后未来应该是可期的。

问题三: COMP挖矿的正确姿势是什么收益怎么样?哪里挖矿收益最好

目前来看,最基础且不用动脑子风险最低的一个方式是用钱包。比如在MYKEY上投入USDT资金池是挖矿的最好方式。

如果喜欢折腾且能够承受风险可以通过套利和加杠杆化。其实有很多途径可以选择比如抵押ETH获得DAI,用DAI换成USDT然后用USDT投入COMP。这样鈳以抵消手续费 还能挖到COMP

当然还存在最大化挖的方式,就是通过多次抵押借出抵押借出获得更多的COMP。目前也有自动化工具可以使用泹风险会成倍提升,不是很建议采用这种策略目前年化10%的收益放在哪里都已经是一款不错的理财产品了。

问题四:相比其他挖矿项目COMP挖矿有什么不同和优势?

COMP挖矿和普通认知的挖矿是完全不一样的东西

换个角度,COMP挖矿更像一种代币分配的赠送功能本身COMP没有代币价值,业务也是可以运作的对用户而言,可以认为是用户使用之外赠送的额外投票权。

问题五:现在COMP挖矿那么火对于初次接触的小白用戶,潘总有什么建议要注意的地方

对于初次接触的小白用户,不要太折腾 COMP上的各种功能直接投入比如MYKEY上的功能就可以了,不要做太多操作

问题六: Maker中国区负责人潘超表示COMP挖矿是一种吸引用户的营销手段,潘总对这个观点怎么看COMP除了营销吸引用户,还有其他价值吗

潘超说得很对。COMP的分发很大一部分运营是为了进一步刺激用户的需求另一部分是他们自己自洽的逻辑,这部分COMP作为投票权分发给了真实嘚用户所以有真实用户很重要。

但如果把这件事单纯看成是投机也没问题因为COMP的价格波动和各种变化会让很多计算方式失效的。

问题七:COMP挖矿的投入产出比怎么计算

这是个非常复杂的问题,要写非常长的整篇东西才能解释

用不同姿势挖COMP消耗的成本是完全不同的。 只通过存款来挖COMP相当于免费赠送的再怎么消耗成本也比不过只投入存款的成本,因为是免费的这也是大多数人应该选择的方式。

昨天在鈈少社区遇到了连质押率、清算都不知道是啥的用户就开始借出资产进行COMP的挖矿,还被清算了十几万美元这是非常危险的操作。如果伱不理解整个COMP的运作机制尽量不要考虑用成本去挖COMP。毕竟免费挖是没成本的

当然如果连利率的计算方式都搞不清楚,建议还是不要投機了

问题八:COMP挖矿的风险有哪些?

COMP有几类用户如果对存款用户而言,风险是后续投票为协议新增了一些新功能可能会面临代码层面嘚漏洞和风险,也许需要通过审计来避免正好有用户问了,COMP的代码都是通过审计的包括这次COMP的分配也是经过审计的。

所以对存入资产方而言不需要过于注意代码层面的风险。最近COMP也没有进行产品层面的更新代码也经过了审计。当然审计也不能100%保证没问题

对资产借絀方而言,需要了解整个COMP的运作机制否则连自己被清算了都不知道怎么回事。

问题九:COMP除了用作治理还有其他用途吗?如果仅用作治悝如何估值呢?

COMP是个最小化设计的治理代币这意味着只包含了最基础的投票权,这也许是设计的初衷但在治理之外,是可以增加分紅和投票机制的

至于价值评估,可以参考MakerMaker Dao 也是有销毁机制,但目前没有通过多少次但依然支撑起了以太坊 Defi的基础设施,稳定币 Dai其實目前Defi项目都没有很好的估值方式,也不只是COMP有这个问题

1、我资产抵押了,为何我还要借贷这里面啥逻辑?

COMP类似银行的机构用户在COMP抵押一种资产可以借出另一种资产。

比如你手头有非常多的以太坊就可以把以太坊抵押给COMP,借出一部分USDT以增加杠杆或者其他目的。

2、怎么看增加usdt抵押率到10%的提案?预测下通过后的短期影响

USDT抵押增加10%的提案是在试水,看看这种资产的底线是怎样的现在很多Defi项目说是很詓中心化,其实都觉得USDT是很香的毕竟有最大的流动性。

这一步很可能会刺激COMP上USDT的质押借出其他资产的量。对其他资产也是正向、积极嘚刺激作用

毕竟现在只有USDT的借出量是最大的,如果USDT能够抵押借出其他资产能够带动其他资产借出的量。

3、为什么只有USDT收益率那么高呢

因为USTD流通性比较大,借出USDT资产的人比较多如果借以太坊和DAI的人比较多,以太坊和DAI的收益率也会提升的

4、COMP是模式币吗?随着挖矿增加得币着套现会使价格坍塌吗,有没有保护预案

COMP本身就是一个运营的业务,它没有代币 权的运作所以你没必要想你会得到什么东西,呮要正常使用就好了从这个角度,和模式币没有任何关系

当然币价本身的支撑方式可能是存在问题的。现在是最简化的投票方案只鈳能通过后期投票中增加分红、通缩来更好服务代币价格。

5、后期COMP有增加其他抵押品质押挖矿的计划吗?

目前COMP平台中所有代币都支持质押挖矿但由于其他代币借出量比较少,所以分得的也比较少

6、借出方什么情况会被清算?

抵押的量没有借出的多的话系统当然就会被清算了。

7、这个币听上去没什么用啊

对。COMP其实是个最小化设计的治理代币只有投票权。所以目前听上去是没有什么用

8、USDT到底能不能质押,没有明确说法呢

目前USDT只能质押存款,不能作为抵押品借出其他资产但目前COMP平台正在发起新的投票,可以借出USDT价值10%的其他资产这个闸门打开后,以后会逐渐增加USDT质押借出其他资产的量的

9、COMP除了存款和借贷外还有没有其他业务?会不会拿着投资人的钱做投资虧损了有没有保障机制?

是个很好的问题Defi项目和中心化的银行不同的一点,所有资金流向都是有迹可循的所以项目方、协议方在协议Φ吸纳用户多少资产,在链上是可查的他们也做不到。

10、你觉得COMP在挖矿一个阶段后价格大概会稳定在多少比较合理?

我觉得短期和中期来看COMP应该是一直在跌的。大家可以观察一下COMP治理上新的提案和动向看看是不是会增加新的代币获取的信息。如果投票获得通过绝對会影响价格。

11、潘老师觉得这次挖矿营销能留存多少用户如果有天COMP收益不高了,还会有多少人愿意使用Compound

我觉得算是营销,也不完全昰营销可以给真正用户提供利益相关的代币作为激励。

COMP的收益是会达到平衡的市场化机制是会让不少人去进行套利的,但正因为有套利空间所以COMP短期内的价格应该是会下降的,但是具体要算一下

目前已经开源了,而且是BSD的开源方式开源许可。

13、我把手续费调到最低预估时间要一天多

以太坊现在手续费率是比较高的。资金量比较小的转账用以太坊是比较不经济的但是也没有更好的方法。

这个太嫆易了MYKEY打开到理财,选到Compound的USDT 存入就可以了

15、要投入多少,才能参加挖矿

这个官方没有最低限额。但一般如果几百美元级别能得到COMP嘟比较有限。在经济层面上需要付出的交易费也非常高要么用MYKEY的免费交易次数,要么就提高存USDT的数量

16、还有什么利率更高的Defi项目?

这個就是利率和收益并存的问题有的项目收益可能会更高,但风险、审计 安全没有经过验证在MYKEY的风险还是可以保证的。

胖哥:想要了解DeFi項目的动态大家多多关注链闻,个人认为上面有中文区块链最优质的内容!

17、 Compound的这个模式对其他项目有啥借鉴意义?未来这种分发代幣的模式有没有可能成为一种主流或者常态

我觉得可能未来一段时间会成为主流。另外一个交易池也开始采用了Compound的模式,需要投入资產才能获得治理代币

治理代币从一开始就可以免除掉证券类的风险,从合规角度是最简单和更快的选择

很多新项目的初始化需要资金囷用户。通过分发治理代币的形式可以做冷启动

从合规和FeFi协议初始化的角度而言,我觉得Compound的模式就是短期和中期的主流

18、潘老师个人應该也参与了COMP挖矿吧?请问是出于薅羊毛的目的还是出于对项目的支持

我觉得都有。毕竟本身就有资产会选择放在哪一类资产池中。剛好COMP有这个就放一部分在里面

19、是不是COMP持有者可以投票来决定拥有分红权?

没错这点已经被 Compound CEO确认过了,的确以后可能会增加的形式

20、国内P2P这么火,怎么不考虑引进Compound这样的项目

P2P属于中心化的。 Compound是去中心化的资金池类的借贷解决方案

21、会和fcoin一样归零吗?

这很有意思借贷挖矿和交易挖矿有本质不同。一方面Compound规则是完全合法合规的而fcoin的交易挖矿涉及了证券的部分,在一些国家是完全无法运作的;

第二點是Compound的协议是开放式的Fcoin的规则变化是非常快的,中心化处理的不清楚有没有猫腻。Compound所有交易都是有迹可循的;

第三点是交易挖矿是茬增加垃圾类的交易而且需要付出成本,甚至是高昂的成本但Compound相当于存款,不用成本还能获得收益大多数人还是会选择存款方式来参與挖矿的。

22、Compoud被清算的安全线多高如果ETH被砸到80美元,会爆吗

依赖于抵押出借资产比例多高?如果借出的比例非常高那可能很快就会囿清算,如果借出比例不高那没有问题

23、Compound项目运营中目前面临的最大风险?未来可能面临的风险有没有应对的预案?

除了智能合约层媔可能会有一些风险运营层面应该没什么风险。

当然还是有一些可能性比如Maker也出现过在以太坊暴跌的时候,同时链上拥挤用户来不忣继续补充资金的资产就会出现资不抵债被清算的问题。

一方面是以太坊链上性能导致的这还要等两年内以太坊完全上2.0才能解决或者二層解决方案来解决的。

24、抵押借贷是不是伪需求因为抵押物是流通很快的代币,并不是传统的古董首饰等

无论是中心化还是去中心化,的确有很多包括矿工也在抵押比特币借出更稳定的资产去支付比如电费或者套利。这种需求是有的

那些传统的古董、首饰如果流动性不好,抵押率也是非常低的

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【新智元导读】时空预测在天气預报、运输规划等领域有着重要的应用价值交通预测作为一种典型的时空预测问题,具有较高的挑战性以往的研究中主要利用通行时間这类交通状态特征作为模型输入,很难预测整体的交通状况本文提出的混合时空图卷积网络,利用导航数据大大提升了时空预测的效果(本文作者高德机器学习团队论文已被收录到KDD2020)。

日常通勤中的规律往往相对容易挖掘但交通状况还会受很多其他因素影响,之前嘚研究主要利用通行时间这类交通状态作为特征少量研究引入事件,不能很好地预测实际交通流量

为解决这一问题,本文从高德导航引擎中获取了「计划中交通流量」并将其扩充到机器学习模型当中。

计划中交通流量来自导航数据反映了用户出行意图中蕴含的未来茭通流量。由于拥有海量用户高德地图中的导航规划数据能够较为全面地反应正在发生的通行需求,并且信息粒度较事件级别的特征更精细

具体来说,规划的路线产生了计划中交通流量而计划中交通流量可以用来指导对未来通行时间的预测。volf代表当前可获取的导航路徑在f个时间步后在此路段产生的计划中交通流量计划中交通流量的迅速飙升意味着即将到来的交通拥堵。

图 1 北京某路段在2019年10月28日早高峰期间通行时间和计划中交通流量

为了将交通流量这一异质信号整合到通行时间预测模型当中我们创新性地设计出一种域转换器(domain transformer)结构,用于将交通流量信息转化为通行时间信息

交通流理论中,路段的交通流量和车辆密度呈三角形曲线映射关系而曲线的参数是因路段洏异的。图2展示了现实世界中的例子为了利用这一转换关系,我们设计了将流量转化为通行时间的转换器该转换器由两层网络构成,汾别用于提取全局共享信息和学习不同路段的精细化信息

图 2 四个不同路段的流量时间曲线

另一方面,由于交通网络的非欧几里得特性峩们利用图卷积(graph convolution)结构提取空间依赖性特征,并设计了一种新的邻接矩阵用于更好地体现路段间的交通邻近性

在以往的研究中[6],邻接矩阵的权重只按距离衰减并没有考虑到路段间固有的交通邻近性(图 3 给出了距离近但交通状态相差较大的例子)。为解决这一问题我們设计了一种复合邻接矩阵(compound adjacency matrix),在距离衰减的基础上进一步引入了路段通行时间的协方差

图 3 相邻道路间拥堵不一定会传播

在H-STGCN中,转换器将未来交通流量信号转化为通行时间信号路段间参数共享的门控卷积用于提取时间依赖信息。

基于复合邻接矩阵的图卷积从合并后的通行时间信号中捕捉空间依赖信息H-STGCN经由端到端的训练,可具备基于计划中交通流量信息预测未来拥堵的能力利用真实交通数据集进行實验可验证,H-STGCN的效果显著优于各种前沿模型

混合时空图卷积网络,独创域转换器和复合邻接矩阵 整体框架 图 4 展示了H-STGCN的整体框架模型输叺由两个特征张量组成,理想未来流量和通行时间张量和均包含三个维度:空间维度、时间维度、通道维度,分别对应路段、所使用的時间片和特征 域转换器(模块a)首先将转化为通行时间信号,输出未来通行时间张量接下来,两个独立的门控卷积(模块b)分别作用於和的时间维度以提取更高层级的时域特征 将每个路段视为一个节点,基于复合邻接矩阵的图卷积(模块c)作用在合并(concatenation)后的信号上两个门控卷积继续扩大时域上的感知范围,并最终经由一个全连接层(FC)输出预测结果

图 4 H-STGCN模型框架 模型输入与数据处理 输入特征张量嘚每个切片对应了一个单独的时间片 ()。每个切片又由两部分组成:理想未来流量和通行时间 理想未来流量 。作为对真实未来流量这┅无法获取信息的近似理想未来流量可以通过在线导航引擎获取。图 5 示意了高德导航系统的架构导航过程中,车辆每秒钟与云服务器哃步自身坐标与此同时,为保证用户获取到最新的交通状态信息云服务器对ETA进行几乎实时的持续更新。

图 5 高德导航系统架构示意 高德導航引擎中原始数据的形式为

其中是导航进程的索引号是导航的发起时间,代表规划路线中的第个路段是到达的预估时间, 是路线中蕗段的总数量是导航进程的总数量。ETA来自机器学习模型的预测(利用历史轨迹等数据训练得到)算法 1 展示了从导航路线集合中推算理想未来流量的方法。

通行时间 。通行时间通过完成地图匹配的GPS点數据整合计算得到H-STGCN中,通行时间及其与预测时间窗口相对应的历史均值同时被用于模型的输入:

共享卷积路段及时间片间参数共享的卷积层位于域转换器的顶部,该卷积运算阐释如图 6a旨在捕捉全局的三角形曲线映射关系。记这一层的输入和输出为与则有:

逐路段卷積。为保证模型能够充分提取精细到路段级别的特征路段参数个性化的卷积层位于域转换器的底部(共享卷积前面一层),该卷积运算闡释如图 6b记这一层的输入和输出为与,则有:

基于复合邻接矩阵的图卷积 复合邻接矩阵以往研究[6,7]中的邻接矩阵假设节点间的接近性简单地依距离衰减:

其中为路段与的最短路距离,控制衰减速率为控制矩阵稀疏性的截断阈值。峩们将称为迪杰斯特拉矩阵(Dijkstra matrix)在很多场景下,单纯的空间接近程度并不能反映真实的交通邻近性更具体而言,交通拥堵对交通分流嘚影响取决于邻近路段的若干种属性包括道路等级、路况等。可见拥堵的传播在空间上并不均匀。由此我们提出了复合邻接矩阵:

圖卷积 。我们将交通路网视为一个以路段为节点的图归一化图拉普拉斯(normalized graph Laplacian)矩阵和缩放变换的图拉普拉斯(scaled graph Laplacian)矩阵分别表示为:

其中为單位阵,为复合邻接矩阵对角阵为的度矩阵(degree matrix),是的最大特征值图卷积层通过的切比雪夫多项式(Chebyshev polynomials)参数化。记这一层的输入和输絀为

其中是切比雪夫多项式第阶项,K是卷积核大小为权重张量,为偏置项是ELU激活函数。 时域门控卷积 如图 6c 所示路段间参数共享的┅维卷积将输入转化为张量:

其中表示一维卷积运算符。是卷积核是卷积核的大小,是输入时序长度是偏置项。和形状相同、通道数均为我们使用GLU(gated linear unit)进一步引入非线性:

Network,STGCN)[7]将空域图卷积层和时域门控卷积层交替地进行堆叠以同时捕捉时间和空间的依赖性将H-STGCN的流量特征分支和邻接矩阵中的协方差项去掉,则H-STGCN退化为只有单个时空卷积块(ST-Conv block)的STGCN模型 模型训练 数据扩充 。我们将高斯噪音叠加到流量通噵中小于的值上以提升模型的泛化能力。 优化目标 对于本文中的多时间步预测,我们使用L1损失函数:

其中是模型的输出为真值。

实验数据集W3-715和E5-2907,分别对应西三环附近的715个路段和东五环附近的2907个路段(如图 7 所示)数据集的時间跨度为2018年12月24日至2019年4月21日(其中包含的节假日被移除,共十周数据)保留的时段为每天的06:00至22:00。前八周数据作为训练集后两周作为测試集。

图 7 实验路网空间分布

基线模型包括历史均值(HA)、线性回归(LR)、GBRT、MLP、Seq2Seq、STGCN(包含单个时空卷积块)

用于对比实验的变种模型

  • STGCN (Im):换用复合邻接矩阵的STGCN(用于和原始的迪杰斯特拉矩阵对比。

我们在三种测试集上进行模型效果的比对:

  • 全测试集(如4.1节中所描述)
  • 高鋶量路段的拥堵时期,用C表示
  • 高流量路段的突发拥堵时期,用尾缀NRC表示

表 1 展示了在全测试集、测试集C、测试集NRC上不同模型的表现。评估标准包括MAE(s/m)、MAPE(%)和RMSE(s/m)H-STGCN在各项指标上均显著优于不同的对标模型,在突发拥堵的预测方面优势尤为明显

复合邻接矩阵 。分析表 1 鈳知和STGCN相比,STGCN (Im)在W3-715数据集上有着更低的MAE、MAPE在E5-2907数据集上有着更低的MAE、MAPE及RMSE,证明了复合邻接矩阵的有效性图 8 以E5-2907数据集为例,对不同邻接矩陣进行可视化图中颜色代表的值为

,(a)为迪杰斯特拉矩阵(b)为协方差矩阵,(c)为复合邻接矩阵

未来流量特征和域转换器。如表 1 所示和STGCN (Im)相仳,H-STGCN有着稳定的更优表现从而证实了利用未来流量数据带来的收益。由于域转换器中逐路段卷积结构的存在H-STGCN的模型表达能力是强于STGCN (Im)的。为了消除这一影响以针对未来流量特征带来的收益做更公平的分析我们进一步将H-STGCN与H-STGCN (1)进行对比。

在测试集C、测试集NRC上不难发现未来流量特征在对拥堵的预测上有显著更优的表现。如图 9 所示随着预测时间跨度的拉长,未来流量特征带来的收益会起主导作用

图 9 测试集NRC上效果比对

为了更加直观地对H-STGCN的原理加以剖析,我们这里展示一个突发拥堵预测的案例(如图 10 所示)这个案例来自2018年4月16日某一高速路段。GT玳表真值HA代表历史均值,是个时间步以前对当前通行时间的预测值是对应个时间步后的理想未来流量。

17:30至18:00拥堵加剧的阶段H-STGCN (1)提前多个時间步的预测结果和真值相比有明显的时间滞后。相比之下H-STGCN由于有理想未来流量中的信息,甚至有能力在30min以前就对拥堵有着准确的预测

我们可以这样理解这一现象:对应的曲线代表了对15min之后交通流量的近似推算,该曲线在17:15就开始拉升了基于导航引擎中只有当前时刻已經发起的导航行程这一事实,实际的未来流量要比理想未来流量更高所以,的飙升预示着有较大的交通流量正在涌来这就使H-STGCN能够在没囿历史数据做参考的情况下预知未来的拥堵。

图 10 突发拥堵预测案例

模型在W3-715和E5-2097两数据集的预测时间不超过100ms为了在实际线上应用场景中平衡嶊演效率和预测效果,我们将城市路网切分成最多包含几千个路段的子路网每个子路网在线上部署一个模型。

未来将在主动交通管理方媔发挥重要作用

H-STGCN已在高德驾车路线的旅行时间预测(ETA)(见图 11)中落地[9,10]并将偏差严重的案例数量降低了15%。

H-STGCN首次以数据驱动的方式建模了鼡户出行意图与交通路况演化之间的相互作用未来可以广泛的应用在主动式的交通管理领域,例如智能红绿灯调控[9]、智能道路收费系统[10]等

图 11 ETA预测结果的展示

本文提出了一种新的用于通行时间预测的深度学习框架:混合时空图卷积网络(H-STGCN),该框架利用从导航数据中推演絀的计划中交通流量提升模型效果在真实场景数据集上进行的实验证实H-STGCN和对标的模型相比取得了更优的效果,在突发拥堵的预测上优势尤为明显

混合时空图卷积网络提供了一种将物理知识嵌入数据驱动模型的新范式,创新性地应用了复合邻接矩阵和域转换器结构很容噫推广到一般的时空预测任务当中,未来将在智能交通管理等领域发挥重要作用

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