《表3 Canteen-dining数据集的Accuracy@E(h=3)结果》

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《多尺度时序依赖的校园公共区域人流量预测》

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此外，考虑到模型的实际应用场景需要准确了解不同时段的人流量分布情况，结合最大允许误差E选取的实际意义，我们以数据集Canteen-Dining为例，最大允许误差E表示某个食堂的人流量预测值的误差极限值，计算LSTNet-Skip，TPA-LSTM以及MSCNN这3种方法在h=3的Accruacy@E指标，结果如表3所示.可以发现:在食堂人流量预测问题中选取的5个不同误差的Accuracy@E指标，MSCNN模型在4个指标中都取得了最优的结果.