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COVID-19疫情预测的图卷积神经网络时空数据学习

目的 当前的疾病传播研究主要集中于时序数据和传染病模型,缺乏运用空间信息提升预测精度的探索和解释。在处理时空数据时需要分别提取时间特征和空间特征,再进行特征融合得到较为可靠的预测结果。本文提出一种基于图卷积神经网络（graph convolutional neural network,GCN）的时空数据学习方法,能够运用空间模型端对端地学习时空数据,代替此前由多模块单元相集成的模式。方法 依据数据可视化阶段呈现出的地理空间、高铁线路、飞机航线与感染人数之间的正相关关系,将中国各城市之间的空间分布关系和交通连接关系映射成网络图并编码成地理邻接矩阵、高铁线路直达矩阵、飞机航线直达矩阵以及飞机航线或高铁线路直达矩阵。按滑动时间窗口对疫情数据进行切片后形成张量,依次分批输入到图深度学习模型中参与卷积运算,通过信息传递、反向传播和梯度下降更新可训练参数。结果 在新型冠状病毒肺炎疫情数据集上的实验结果显示,采用GCN学习这一时空数据的分布特征相较于循环神经网络模型,在训练过程中表现出了更强的拟合能力,在训练时间层面节约75%以上的运算成本,在两类损失函数下的平均测试集损失能够下降80%左右。结论 本文所采用的时空数据学习方法具有较低的运算成本和较高的预测精度,尤其在空间特征强于时间特征的时空数据中有着更好的性能,并且为流行病传播范围和感染人数的预测提供了新的方法和思路,有助于相关部门在公共卫生事件中制定应对措施和疾病防控决策。     

基于图卷积神经网络的药物-靶标亲和力预测算法

近年来,由于药物开发比较耗时,且常常伴有安全性问题,使用深度学习技术预测药物-靶标亲和力（Drug -Target Affiinity,DTA）成为一个有效的替代方案。基于此,提出采用基于图卷积神经网络的算法来有效捕获药物的结构信息,学习被表示成图的药物特征,使用一维卷积神经网络学习蛋白质特征。将所提出的方法分别在两个基准药物靶标结合亲和数据集上进行了验证,并与已有的先进模型进行比较。     

面向路网交通流态势预测的图神经网络模型

融合了路网结构的交通流态势预测是一个高度非线性化且复杂的时空动态相关性的时序数据预测问题.然而,传统交通流态势预测方法无法建模交通网络中长时间序列数据间的时空相关性.针对交通路网交通流态势预测问题,提出了一种基于图结构的交通流预测深度学习模型.首先,基于图小波变换定义图小波卷积算子,设计了面向路网交通流态势预测的图小波卷积神经网络模块;其次,结合时空注意机制构建了用于道路网络交通流态势预测的时空动态相关性模型,以捕获交通网络的动态时空相关性;最后,采用叠加多层图小波神经网络模块的策略,构建了一种面向路网交通流态势预测的图小波卷积神经网络模型.实验结果表明,该网络模型在数据集上的性能优于现有的基线模型.通过图小波变换矩阵与傅里叶变换矩阵非零元素统计对比实验,发现基于图小波变换定义的卷积运算更具稀疏性.因此,基于图小波变换定义的卷积运算更有助于提升交通流态势预测模型的计算效率.     

基于图卷积网络的运动想象识别

运动想象识别将大脑的神经活动信号转为编码输出以实现意念控制,是脑机接口的一个重要研究方向.近年来深度学习算法的应用进一步提高了运动想象识别的准确率,但是当前基于深度学习的运动想象分析都将多路脑电信号作为二维矩阵信号,忽视了不同节点的空间关联信息.为了解决这个问题,将图卷积网络算法应用到运动想象分类中,通过多个节点脑电信...     

结合图卷积的深层神经网络用于文本分类

随着图卷积网络的发展,图卷积网络已经应用到很多任务中,其中就包含文本分类任务.通过将文本数据表示成图数据,进而在图上应用图卷积,从而捕获文本的结构信息和单词间的长距离依赖关系获得了良好的分类效果.但将文本建模成图模型后,图卷积网络面临着文本上下文语义信息和局部特征信息表示不充分的问题.提出一种新的模型,利用双向长短时记...     

基于图卷积网络和自编码器的半监督网络表示学习模型

为了保留网络结构信息和节点特征信息,结合图卷积神经网络(GCN)和自编码器(AE),提出可扩展的半监督深度网络表示学习模型(Semi-GCNAE).利用GCN捕获节点的K阶邻域中所有节点的结构和特征信息,并将捕获的信息作为AE的输入.AE对GCN捕获的K阶邻域信息进行特征提取和非线性降维,并结合Laplacian特征映射保留节点的团簇结构信息.引入集成学习方法联合训练GCN和AE,使模型习得的节点低维向量表示能同时保留网络结构信息和节点特征信息.在5个真实数据集上的广泛评估表明,文中模型习得的节点低维向量表示可以有效保留网络的结构和节点特征信息,并在节点分类、可视化和网络重构任务上性能较优.     

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。     

基于DWT-GCN的短时交通流预测

交通流预测是智慧交通领域的研究热点之一, 为了深层次地挖掘交通流序列的时空特征, 提高预测精度, 提出了一种基于离散小波变换(discrete wavelet transformation, DWT)和图卷积网络(graph convolutional network, GCN)短时交通流预测模型. 首先, 利用DWT算法将原始交通序列分解为细节分量与近似分量, 降低交通流数据的非平稳性; 其次, 引入距离因子项优化GCN模型中的邻接矩阵, 进一步提取路网的空间特征; 最后, 将DWT分解的各组分量数据分别作为GCN模型的输入进行预测, 并对各组预测结果进行重构, 得到最终预测值. 利用美国加利福尼亚州交通局PeMS数据库实测交通数据对模型进行测试, 结果表明, 该模型相比于ARIMA、WNN、GCN, 平均绝对误差平均降低57%, 平均绝对百分比误差平均降低59%, 是一种有效的短时交通流预测方法.     

基于时域图卷积神经网络的交通流预测模型

针对当前大多数模型对交通流数据空间信息挖掘不充分、无法捕获长序列单元间的信息等问题,提出一种基于时域图卷积神经网络的交通流预测模型。通过阈值权重法重构邻接矩阵,将多层近邻机制嵌入图卷积网络进一步挖掘空间信息;引入时域卷积网络,借助膨胀因果卷积扩大感知野并结合残差网络提取时间信息;运用Dense网络输出结果。利用加州性能评估系统中两个数据集进行评估,其结果表明,该模型性能优于常用的基准模型以及最近提出的多时空图卷积网络模型。     

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.     

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.     

基于组合模型的短时交通流预测方法

准确、实时的交通流预测对交通规划、交通管理和交通控制具有重要意义.然而,由于道路网络拓扑结构约束和交通流随时间动态变化的空时相关特性,交通流预测仍然具有挑战性.为了同时捕获交通流的空间和时间相关性,提出一种将图卷积网络(GCN)和门控循环单元(GRU)相结合的组合模型方法.利用GCU能够灵活处理图结构数据的优点来捕捉各个路段的空间特征,继而发挥GRU在处理时间序列方面的优势挖掘交通流的内在时间规律,空时融合后得到最终预测结果.利用美国交通研究数据实验室的高速公路交通数据对该模型进行仿真验证,结果表明,所提出的GCN-GRU组合模型方法具有更高的预测精度,预测结果优于自回归积分滑动平均(ARIMA)模型和GRU模型等基准预测方法.     

基于信息增强传输的时空图神经网络交通流预测

交通问题不仅影响人们的出行,同时也会带来环境污染以及安全等问题,准确的交通流预测是构建智能交通系统、预防和缓解交通问题的关键.目前的预测方法大多没有考虑到交通流动态的时空相关性、周期性以及线性与非线性等特点.在充分考虑上述因素的基础上,提出一种基于信息增强传输的时空图神经网络模型,主要包含多特征注意力模块、信息增强传输模块、时间注意力模块以及线性与非线性融合模块.其中,多特征注意力模块捕获多种交通特征之间的内在联系,考虑交通流的周期性;信息增强传输模块充分利用了交通网络信息,以增强交通网络的信息传输能力,进而挖掘出复杂动态的空间依赖关系;时间注意力模块负责自适应地提取不同时间间隔之间的依赖关系;线性与非线性融合模块则同时考虑了数据的线性与非线性特征.论文在真实数据集上进行了大量对比实验,实验结果表明,对比目前较为先进的基线方法,提出的方法在交通流的预测性能方面,体现了较为明显的优势.     

基于时空卷积神经网络的数据缺失交通流预测

针对数据连续缺失情况下交通流预测精度下降甚至失效的问题,提出了一种时空卷积神经网络预测模型,根据横向分布的时间相关性和纵向分布的空间相关性,构建路网交通数据时空矩阵,引入掩码矩阵标记数据的缺失状况,利用卷积操作提取路网中各检测器之间隐含的非线性关联,建立当前时刻与未来交通状态的映射关系,实现数据缺失情况下的交通流预测....     

基于改进eRCNN的局部路网交通流预测

针对误差反馈循环卷积神经网络在运用到短时交通流预测时存在仅仅能接收时序误差序列,忽略交通流误差数据中隐含的空间拓扑特征,且在模型初始化时其采用的通用卷积神经网络初始化方法降低了模型训练效率的问题,本文提出一种优化的误差反馈循环卷积神经网络模型,在误差反馈循环卷积神经网络模型基础上根据预测误差数据的时空特性对误差反馈层进行结构强化,能够处理包含简单空间关系的误差序列。同时通过在模型训练的过程中分离模型产生的历史预测误差和训练误差,使得模型构建过程更加高效,加速了模型收敛速度。通过北京市四环道路交通数据的实验表明,优化的误差反馈循环卷积神经网络预测模型在预测精度、构建效率及鲁棒性上均得到有效提高。     

基于小波分析与神经网络的交通流短时预测方法

提出基于小波分析与神经网络的交通流短时预测方法，把多维输入进行小波分解降维，预测由多个子网络独立完成，有效解决了多维神经网络的映射学习容易产生“疆数灾”的问题．示例结果表明，该方法比典型的神经网络预测准确度高、误差小．     

融合知识图谱和轻量图卷积网络的推荐算法

针对知识图谱推荐算法用户端和项目端建模程度不均且模型复杂度较高等问题, 提出融合知识图谱和轻量图卷积网络的推荐算法. 在用户端, 利用用户相似性生成邻居集合, 将用户及其相似用户的交互记录在知识图谱上多次迭代传播, 增强用户特征表示. 在项目端, 将知识图谱中实体嵌入传播, 挖掘与用户喜好相关的项目信息; 接着, 利用轻量图卷积网络聚合邻域特征获得用户和项目的特征表示, 同时采用注意力机制将邻域权重融入实体, 增强节点的嵌入表示; 最后, 预测用户和项目之间的评分. 实验表明, 在Book-Crossing数据集上, 相较于最优基线, AUC和ACC分别提高了1.8%和2.3%. 在Yelp2018数据集上, AUC和ACC分别提高了1.2%和1.4%. 结果证明, 该模型与其他基准模型相比有较好的推荐性能.     

基于改进卷积神经网络的交通标志识别方法

针对传统卷积神经网络时间成本高的不足,对卷积神经网络进行了改进,减少其卷积核的数量,增加池化方式.为解决真实场景中自动驾驶系统和辅助驾驶系统中的道路交通标志识别问题,将改进的卷积神经网络运用到道路交通标志识别当中,以达到在较短时间内识别出交通标志的目的.以图形数据集GTRSB实景交通标志图像数据作为样本,用改进的卷积神经网络对实景交通标志进行识别,其识别总体准确率达到98.38%.实验结果表明,本方法可以在保持较高识别准确率的同时减少其识别的时间.     

基于图注意力卷积神经网络的文档级关系抽取

关系抽取作为信息抽取的子任务,旨在从非结构化文本中抽取出便于处理的结构化知识,对于自动问答、知识图谱构建等下游任务至关重要。该文在文档级的关系抽取语料上开展工作,包括但不局限于传统的句子级关系抽取。为了解决文档级关系抽取中长距离依赖问题,并且对特征贡献度加以区分,该文将图卷积模型和多头注意力机制相融合构建了图注意力卷积模型。该模型通过多头注意力机制为同指、句法等信息构建的拓扑图构建动态拓扑图,然后使用图卷积模型和动态图捕获实体间的全局和局部依赖信息。该文分别在DocRED语料和自主扩展的ACE 2005语料上进行实验,与基准模型相比,基准模型上融入图注意力卷积的模型在两个数据集上的F₁值分别提升了2.03％和3.93％,实验结果表明了该方法的有效性。