May, 2017
交通网络中时空循环卷积网络用于交通预测
Spatiotemporal Recurrent Convolutional Networks for Traffic Prediction in Transportation Networks
Haiyang Yu, Zhihai Wu, Shuqin Wang, Yunpeng Wang, Xiaolei Ma
TL;DR提出了一种基于运动预测领域知识的网络网格表示方法,将网络整体交通速度转换为静态图像,并输入一种新的深度体系结构 —— 时空循环卷积网络 (SRCNs),可以用于交通预测,实验证明其在短期和长期交通预测方面优于其他基于深度学习的算法。