一种融合纵横时空特征的交通流预测方法

针对现有城市道路交通流预测研究中,上下游交通流时滞特性与空间流动特性挖掘不足、车道级交通流时空特性考虑不充分的问题,提出一种融合纵横时空特征的交通流预测方法。首先,通过计算延迟时间量化并消除上下游交通流断面间的空间时滞影响,增强上下游交通流序列的时空相关性。其次,将消除空间时滞的交通流通过向量拆分数据输入方式传入双向长短时记忆网络,用以捕捉上下游交通流纵向的传递与回溯双向时空关系,同时利用多尺度卷积群挖掘待预测断面内部各车道交通流间多时间步横向时空关系。最后,采用注意力机制动态融合纵横时空特征得到预测输出值。实验结果表明,相较于常规时间序列预测模型,所提方法在单步预测实验中,平均绝对误差、均方根误差分别下降了约15.26%、13.83%,决定系数提升了约1.25%。在中长时多步预测实验中,进一步证明了所提方法可有效挖掘纵横向交通流的细粒化时空特征,并具有一定的稳定性和普适性。     

基于时空融合图卷积的交通流数据修复方法

为了解决现有时空相关修复法挖掘交通流特性不充分的问题,提出基于时空融合图卷积网络的缺失数据修复方法. 该方法在分析交通流时空特性的基础上,采用2类函数分别计算交通流数据的时间自相关系数和空间关联度系数. 将交通检测器的部署位置作为节点构成几何拓扑图,通过线性融合规则构建时空融合矩阵,替代图卷积输入层的邻接矩阵,捕获交通流细粒化的时空关系. 利用轻量级一维卷积层学习多通道时序向量的时间特征,加快模型的收敛速度. 利用图卷积层学习交通流数据的空间特征,构建时空融合图卷积网络修复模型. 实验结果表明,与其他修复方法相比,该方法在多检测器场景中的修复精度和模型收敛速度均有所提升,可以有效地修复交通流缺失数据.