考虑时空相似性的动态图卷积神经网络交通流预测

高精度的交通流预测对于大型城市的交通管理和智慧出行具有重要作用,而交通流动态时空相关性的挖掘则是提高预测精度的关键.针对现有研究中存在的对交通流在不同时间尺度下呈现出的高度相似性,以及处于相似功能区的非邻近节点间交通流变化的相似性考虑不足的问题,构建考虑时空相似性的动态图卷积神经网络(dynamic graph convolution neural network considering spatio-temporal similarity,STS-DGCN).以相邻时段、日和周等多时间尺度下的数据输入张量表达交通流数据的时间相似性,以路网节点间距离度量、相似性度量、自适应嵌入、动态相关性等多属性特征的邻接矩阵表达交通流数据的时空相似性,进而基于这些邻接矩阵构建反映路网节点时空动态变化的动态图,并设计相应的时空特征挖掘算法.在公开数据集上的实验结果表明,所提出模型的预测结果优于目前较为先进的对比基线模型,具有更高的预测精度.     

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...