《表9 在BikeNYC数据集上预测1帧的RMSE结果比较（所有的模型都以预测1帧为目标进行训练）》

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《面向季节性时空数据的预测式循环网络及其在城市计算中的应用》

单帧预测效果对比．同上，由于大部分已有方法（包括传统模型以及ST-ResNet模型）在其原始实验中均只考虑未来1帧的预测结果，因此本文也同样使用STP-RNN模型进行单帧预测，并与已有方法对比．实验结果如表9所示，STP-RNN模型的单帧预测误差最小．

图表编号	XD00134455700 严禁用于非法目的
绘制时间	2020.02.01
作者	张建晋、王韫博、龙明盛、王建民、王海峰
绘制单位	清华大学软件学院、大数据系统软件国家工程实验室、清华大学北京信息科学与技术国家研究中心、清华大学软件学院、大数据系统软件国家工程实验室、清华大学北京信息科学与技术国家研究中心、清华大学软件学院、大数据系统软件国家工程实验室、清华大学北京信息科学与技术国家研究中心、清华大学软件学院、大数据系统软件国家工程实验室、清华大学北京信息科学与技术国家研究中心、大数据系统软件国家工程实验室、百度公司
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