基于时间图注意力的交通流量预测模型

交通状况预测是智能交通系统的一个重要组成部分,而车流量是交通状况最直接的体现,因而对交通流量进行预测具有重要的应用价值。一方面,城市中的道路本身带有空间拓扑性质,另一方面车流量随时间动态变化。因此交通流量预测问题的关键在于对数据中存在的时间和空间依赖进行建模。针对这一特性,使用神经网络模型和注意力机制来探索交通流量数据中的时空依赖关系,提出基于时间图注意力的交通流量预测模型。空间依赖方面,使用图卷积网络与注意力结合的学习算法对不同影响程度节点分配不同的权重,加入节点自适应学习,有效提取空间特征;时间依赖方面,使用时序卷积网络对时间特征进行提取,通过扩张卷积扩大感受域从而捕获较长时间序列数据的特征。由图注意力网络和时间卷积网络构成一个时空网络层,最终连接到输出层输出预测结果。该模型使用图卷积神经网络和注意力机制结合的方式提取空间特征,充分考虑了道路间的空间关系,利用时序卷积网络捕获时间特征。在两个真实的数据集上进行实验后发现,在未来15 min、30 min、60 min的时间段内该模型都有良好表现,结果优于现有基准模型。     

基于多时空图卷积网络的交通流预测

交通流预测在交通管理和城市规划的应用中具有重要意义,然而现有的预测方法无法充分挖掘其潜在的复杂时空相关性,为进一步挖掘路网道路网络数据的时空特性以提高预测精度,提出一种多时空图卷积网络(multi-spatial-temporal graph convolutional network,MST-GCN)模型。首先,利用切比雪夫图卷积(ChebNet)结合门控循环单元(GRU)构建时空组件以深度挖掘节点的时空相关性;其次,分别提取周相关、日相关、邻近时间的序列数据,输入三个时空组件以深度挖掘不同时间窗口间的时间相关性;最后,将时空组件与编码器—解码器网络结构(encoder-decoder)融合组建MST-GCN模型。利用加利福尼亚州交通局(Caltrans)性能评估系统中高速公路数据集PEMS04和PEMS08进行实验,结果表明新模型的性能明显优于门控循环单元模型和最近提出的扩散卷积循环神经网络(DCRNN)、时间图卷积网络(T-GCN)、基于注意力机制的时空图卷积神经网络(ASTGCN)和时空同步图卷积网络(STSGCN)模型。     

面向改进的时空Transformer的交通流量预测模型

针对基于时空Transformer模型的交通流量预测模型性能不高的问题,提出了一种基于编解码器的改进的时空Transformer模型（improved spatio-temporal Transformer model,ISTTM）。编码器对历史流量特征进行编码,解码器预测未来序列。编码器将空间稀疏自注意力和时间层次扩散卷积相结合,捕捉交通流量的动态空间相关性和局部空间特征,再利用时间自注意力建模非线性时间相关性;解码器与编码器类似地挖掘出输入序列的时空特征。基于编解码器提取的时空特征,采用双重交叉注意力模拟历史交通观测对未来预测的影响,建模每个历史时间步和每个未来时间步的直接关系以及对整个未来时间段的影响,并输出未来交通流量的最终表示。为了证实ISTTM的有效性,在METR-LA和NE-BJ两个真实世界的大规模数据集上进行实验,ISTTM结果优于6个先进的基线。     

基于时空注意力网络的动态高速路网交通速度预测

交通速度是影响高速路网通行效率和安全的重要指标,精准预测高速路网交通速度可以减少交通事故和通行时间,预先为交通控制提供有价值的参考信息,对高速公路管理具有重要意义。基于时空注意力网络,提出一种由数据和长期预测任务驱动面向动态高速路网的交通速度预测模型(ST-ANet)。通过图注意力网络提取高速路网的动态空间关联特征,使用长短期记忆网络提取输入数据的时间关联特征。在此基础上,采用基于多头自注意力机制的时间注意力网络计算历史输入数据和预测值之间的相关性,并利用密集连接和层归一化方法进一步提升模型性能。基于中国宁夏回族自治区银川市高速路网监测数据进行实验,结果表明,与GCN-LSTM模型相比,STANet模型预测未来1 h、2 h和3 h内高速路网交通速度的平均绝对误差分别降低4.0%、3.6%和3.9%。     

多视角融合的时空动态图卷积网络城市交通流量预测

城市交通流量预测是构建绿色低碳、安全高效的智能交通系统的重要组成部分.时空图神经网络由于具有强大的时空数据表征能力,被广泛应用于城市交通流量预测.当前时空图神经网络在城市交通流量预测中仍存在以下两方面局限性:1)直接构建静态路网拓扑图对城市空间相关性进行表示,忽略了节点的动态交通模式,难以表达节点流量之间的时序相似性,无法捕获路网节点之间在时序上的动态关联.2)只考虑路网节点的局部空间相关性,忽略节点的全局空间相关性,无法建模交通路网中局部区域和全局空间之间的依赖关系.为打破上述局限性,本文提出了一种多视角融合的时空动态图卷积模型用于预测交通流量.首先,从静态空间拓扑和动态流量模式视角出发,构建路网空间结构图和动态流量关联图,并使用动态图卷积学习节点在两种视角下的特征,全面捕获城市路网中多元的空间相关性.其次,从局部视角和全局视角出发,计算路网的全局表示,将全局特征与局部特征融合,增强路网节点特征的表现力,发掘城市交通流量的整体结构特征.接下来,设计了局部卷积多头自注意力机制来获取交通数据的动态时间相关性,实现在多种时间窗口下的准确流量预测.最后,在四种真实交通数据上的实验结果证明了本文模型的有效性和准确性.     

一种基于改进图波网的双重自回归分量交通预测模型

随着智慧城市的建设,城市交通流量预测在智能交通预警和交通管理决策方面至关重要.由于复杂的时空相关性,有效地对交通流量进行预测成为了一项挑战.现有的对交通流量进行预测的方法大多采用机器学习算法或深度学习模型,而它们各有优缺点,若能够将两者优点结合起来,将进一步提高交通流量预测的精度.文中针对交通时空数据,提出了一种基于改进图波网(Graph WaveNet)的双重自回归分量交通预测模型.首先,通过门控3分支时间卷积网络有效融合3个时间卷积层,从而进一步提升了捕获时间相关性的能力;其次,首次引入自回归分量,将自回归分量和门控三分支时间卷积网络、图卷积层有效融合,使模型能够充分反映时空数据之间的线性和非线性关系.在METR-LA和PEMS-BAY两个真实的公共交通数据集上进行实验,并将所提模型与其他交通流量预测基准模型进行比较.结果表明,不管是短时间还是长时间的预测,文中所提模型在各个指标上都优于基准模型.     

基于注意力的时空神经网络城市区域交通流量预测

可靠的交通流量预测在交通管理和公共安全方面具有重要意义.然而,这也是一件具有挑战性的任务,因为它易受到空间依赖性、时间依赖性以及一些额外因素(天气和突发事件等)的影响.现有的大部分工作只考虑了交通数据的部分属性,导致建模不充分,预测性能不理想.因此,提出了一种新的端到端的深度学习模型——时空注意力卷积长短期记忆网络(ST-AttConvLSTM),用于交通流量的预测.ST-AttConvLSTM将整个模型分为三个分支进行建模,每个分支经过残差神经网络提取局部的空间特征,同时进一步结合天气等外部因素,再利用卷积长短时记忆网络(ConvLSTM)和注意力模型两种组件来挖掘流量的潜在规律,捕获时空维度上数据的关联性.使用北京市和纽约市两个真实的移动数据集来评估提出的方法,实验结果表明,该方法比知名的基准方法有更高的预测精度.     

面向交通流预测的双分支时空图卷积神经网络

针对目前交通流预测中未充分考虑到交通流量与密度、交通流量与速度之间的关联性特征信息，以及忽略多尺度时间特征的问题，提出了一种面向交通流预测的双分支时空图卷积神经网络。首先，依据交通数据的周期性，将交通数据划分为近期与周期两种时间粒度的数据输入；其次，在每个输入分支中，先通过关联性门控线性单元(AGLU)提取流量与密度、流量与速度之间的关联性特征信息；然后，通过图卷积层和多尺度时间卷积层提取关联性特征中的空间与时间上下文信息，并采用预测卷积层输出近期、周期双分支预测结果；最后，通过门控机制融合预测结果，从而实现交通流量的准确预测。实验结果表明，所提模型在交通流预测准确性与稳定性方面整体优于其他模型。     

基于门控循环图卷积网络的交通流预测

交通流预测在智能交通系统的建设中起着关键性的作用,然而现有预测方法无法准确地挖掘其潜在的时空相关性,而且大都采用全连接网络进行单步预测。为了进一步挖掘数据的时空特性以及提升长短期预测的精度,提出了一种门控循环图卷积网络（GR-GCN）模型。首先,利用频域上的图卷积结合门控循环单元（GRU）构建一个时空组件（STC）以同时捕获节点的时空相关性,充分地提取数据的时空特征;然后,利用该时空组件构成编码器单元,并将时间序列数据和路网结构数据输入其中;最后,使用门控循环单元作为解码器单元,并按照时间顺序将两者组成一个编码器—解码器（encoder-decoder）结构,依次解码出每个时刻的预测结果。在加利福尼亚交通局（Caltrans）性能评估系统中高速公路数据集PeMSD4和PeMSD8进行了实验。结果表明,所提模型GR-GCN在预测未来15 min、30 min、45 min和60 min的交通流量方面优于大多数现有基准模型,尤其是在长期预测方面。     

面向交通流量预测的多组件时空图卷积网络

流量预测一直是交通领域研究者和实践者关注的热点问题.流量数据具有高度的非线性和复杂性,对其进行精准预测具有很大的挑战,现有的预测方法大多不能很好地捕获数据的时空相关性.提出一种新颖的基于深度学习的多组件时空图卷积网络（MCSTGCN）,以解决交通流量预测问题.MCSTGCN通过3个组件分别建模流量数据的近期、日周期、周周期特性,每个组件同时利用空间维图卷积和时间维卷积有效捕获交通数据的时空相关性.在美国加利福尼亚州高速公路流量公开数据集上进行了实验,结果表明,MCSTGCN模型的预测效果优于现有的预测方法.     

基于时空图卷积循环神经网络的交通流预测

针对交通流预测模型中路网空间结构刻画和交通流时空特性挖掘不充分的问题,构建一种新型的有向时空图,通过定义节点相对临近度来表征路网结构关系,通过学习邻域节点对预测节点的影响权重来表征节点间时空维度的作用关系,从而能更好表达交通流的时空特性.将时空图作为预测模型的输入,采用图卷积获取交通流数据空间依赖关系,采用门控循环神经...     

基于深度时空残差网络的路网短时交通流预测

针对城市路网短时交通流预测受到许多复杂因素的影响,提出一种基于深度时空残差网络的路网短时交通流预测模型DST-Res Net（deep spatio-temporal residual network）。针对时空数据的两个独特属性邻近性和周期性分别设计相应的残差网络分支,通过为两个分支中相同的道路分配不同的权重动态聚合两个分支网络的输出,调整时空属性对不同路段交通流预测的影响程度,将两个残差网络的聚合结果与外部因素进行融合。通过选择RMSE和R²为模型的评价指标进行实验验证,该DST-ResNet模型相较主流的LSTM模型具有更高的有效性和可行性。     

基于改进时空残差卷积神经网络的城市路网短时交通流预测

城市路网交通流预测受到历史交通流和相邻路口交通流的影响,具有复杂的时空关联性.针对传统时空残差模型缺乏对交通流数据进行相关性分析、捕获微小变化而容易忽略长期时间特征等问题,提出一种基于改进时空残差卷积神经网络(CNN)的城市路网短时交通流预测模型.该模型将原始交通流数据转化成交通栅格数据,利用皮尔逊相关系数(PCC)对...     

基于时空依赖性和注意力机制的交通速度预测

交通流精准预测对保障公共安全和解决交通拥堵具有重要的意义,在城市交通规划、交通管理、交通控制等起着重要的作用.交通预测由于其受限制于城市路网并且随着时间动态变化,其中存在着空间依赖与时间依赖,是近些年来具有挑战性的课题之一.为了同时捕获到空间和时间上的依赖,提出了一个新的神经网络:基于注意力机制的时空图卷积网络(A-TGCN).TGCN网络模型用于捕获交通数据中的动态时空特性与相关性,采用注意力机制来增强每个A-TGCN层中关键节点的信息.通过在两组数据上的实验结果表明,A-TGCN在精度以及可解释性方面都有很好的表现.     

一种融合时空关联与社会事件的交通流预测方法

交通流预测作为智能交通系统的一个关键问题,是国内外交通领域的研究热点。交通流预测的主要挑战在于交通流数据本身具有复杂的时空关联,且易受各种社会事件的影响。针对这些挑战,提出一种用于交通流预测的深度学习框架。一方面,针对道路网络非欧氏的空间关联以及交通流时序数据的时间关联,设计了一种融合图卷积神经网络和循环神经网络的特征抽取子网络;另一方面,针对社会事件对交通流的潜在影响,设计了一种基于卷积神经网络的社会事件特征抽取子网络。最后,融合时空关联特征抽取子网络和社会事件特征抽取子网络,实现交通流预测模型。为了验证模型的有效性,文中基于真实交通流数据进行了实验。结果表明,所提模型与传统的预测模型相比具有较高的准确度,准确度提高了3%~6%。     

基于时空节点选择和深度学习的城市道路短时交通流预测

针对目前交通流短时预测对于交通流特性考虑得不够全面、预测精度不高的问题,提出一种基于时空节点选择和深度学习的城市道路交通流短时预测方法。首先,在理论和数据表现上对交通流特性进行分析,获得时空特性;其次,根据车流的可达范围确定候选时空节点集合,以误差平方和的倒数为目标函数计算适应度,在训练集上使用遗传算法和反向传播神经网络(BPNN)进行时空节点选择,得到最终的时空节点和训练好的BPNN;最后,在工作集上将选择的时空节点的实测值输入训练好的BPNN得出预测值。实验结果表明,所提模型与仅使用相邻时空节点数据、采用其他时间节点范围、支持向量机(SVM)和梯度提升树(GBDT)相比误差略有降低,平均绝对误差(MAE)和平均绝对百分误差(MAPE)分别为10.6316和14.2758%;仅使用与待预测路段相邻空间的交通流数据的预测结果相比MAE和MAPE两个值上分别高出了0.2573和0.9991个百分点。