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...     

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....     

面向动态交通流预测的双流图卷积网络

准确的交通流预测能够为管理部门提供合理的决策依据,为驾驶员提供实时的道路状况预警,是交通领域至关重要的问题.近年来,相关研究利用图卷积神经网络(GCN)处理非欧式空间结构的特点,对来自复杂路网的交通流数据进行空间相关性建模.然而,现有基于图卷积的交通流预测方法未能充分考虑空间相关性的有向性和动态性这两个重要特点.考虑到...     

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.     

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.     

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。     

并行广义神经网络的交通流预测

实时、准确的交通流预测是智能交通诱导实现的前提和关键。针对BP神经网络学习过程收敛速度慢、容易陷入局部极小的缺点,引入智能神经元组成的广义神经网络建立交通流预测模型,同时给出基于训练集分解和动态通信模式的并行学习算法来提高广义神经网络的收敛速度,并利用大连市的实际交通流数据进行预测分析。实验结果表明,并行广义神经网络能够满足交通流量预测实时性、精确性的要求,具有一定的应用价值。     

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...     

基于多通道Transformer的交通量预测方法

目前,我国高速公路拥堵程度居高不下,而交通流预测作为实现智能交通系统的重要一环,若能对其实现高精度的预测,那么将能够高效地管理交通,从而缓解拥堵。针对该问题,提出了一种考虑时空关联的多通道交通流预测方法（MCST-Transformer）。首先,将Transformer结构用于不同数据的内在规律提取,然后引入空间关联模块对不同数据间的关联特征进行挖掘,最后,借助通道注意力整合优化全局信息。采用广东省高速公路数据,实现了两小时内92个收费站的高精度流量预测。结果表明：MCST-Transformer优于传统机器学习方法以及部分基于注意力机制的时间序列模型,在120 min预测跨度下,相比贝叶斯回归,MAPE降低了5.1%;对比Seq2Seq-Att以及Seq2Seq这些深度学习算法,所提方法的总体MAPE也能降低0.5%,说明通过多通道的方式能够区分不同数据的特性,进而更好地预测。     

基于多通道时空编码器的交通流量预测模型

传统的交通流量预测模型对历史数据进行时空建模,忽略了交通数据的时间周期性内部潜在关系和交通路网间节点的距离特征和相似性空间特征。据此,提出面向交通流量预测的多通道时空编码器模型MC-STGNN,用来提高交通流量预测的准确率。首先将交通数据处理成三通道的周期性时间序列,并对整体的序列数据进行时间位置编码和自适应的空间位置编码,提取路网节点间的动态相关性;其次引入具有卷积结构的多头自我注意力机制,更大程度地捕获周期数据不同程度的时间相关性;最后提出一种图生成器生成新的时空图,提取路网节点间的相似性和距离特征,并利用门控图卷积网络整合原始图和新时空图的空间信息。在高速公路数据集PEMS03和PEMS08上进行一小时的交通流量综合预测实验,结果表明,MC-STGNN模型与其他的基线模型相比,具有更佳的性能指标,说明MC-STGNN模型具有更优的建模能力。     

基于因果分析的交通流组合预测模型

针对目前基于聚类方法的交通流预测模型,在聚类时,未考虑到不同因素对交通流影响程度不同的问题,引入因果分析方法来量化各因素的重要程度,同时提出一种预测框架,基于因果分析的套索回归(LASSO)和极限学习机(ELM)组合预测模型.采用占用率和车速两种因素,引入符号转移熵分别对各因素与交通流进行因果分析;根据分析结果为每种因...     

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。     

基于历史频繁模式的交通流预测算法

针对目前交通流预测模型复杂、不支持中长期预测的问题,提出了基于历史频繁模式的交通流预测算法,通过挖掘交通流的历史频繁模式,结合实时交通信息进行交通流预测.使用真实路网获取的浮动车数据进行实验,结果表明该算法支持交通流短时、中长期预测,且中长期预测与短时预测具有同样高的预测精度,受参数影响小.与基于K近邻的非参数回归方法进行比较,结果表明基于历史频繁模式的预测算法的预测性能更稳定,预测误差波动更小.     

基于自适应门控图神经网络的交通流预测

交通流预测是智能交通系统中的重要组成部分,由于交通数据的复杂性,长期而又准确的交通流预测一直是时间序列预测中最具挑战性的任务之一。近年来,研究人员将基于图神经网络的时空图建模方法应用于交通流预测任务,并取得了良好的预测性能。然而,现有的图建模方法仅通过预定义的邻接结构反映道路网络中的空间依赖关系,忽略了各节点之间的序列关联关系对预测的重要性。针对这一局限性,提出了一种自适应门控图神经网络（Ada-GGNN）,其核心为通过空间传递模块同时捕获道路网络的空间结构及自适应的时序相关性,并通过门控机制学习节点上的时间序列特征。在两个真实交通网络数据集PeMSD7和Los-loop上的实验结果证明了该模型具有更优越的性能。     

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。     

基于模糊分析的LSTM交通流量预测

为提高交通流预测模型的准确性及泛化性,提出一种基于模糊分析的LSTM交通流预测方法实现对交通状态的预估分析.对历史数据采用LSTM神经网络进行训练,获取神经网络权值参数,针对交通流时序数据存在周期性,提出基于模糊聚类分析的策略对LSTM模型的历史训练误差进行聚类.根据当前交通流数据与历史数据的相似度预估LSTM预测模型...