Traffic Graph Convolutional Recurrent Neural Network: 网络规模交通学习与预测的深度学习框架

Feb, 2018

Traffic Graph Convolutional Recurrent Neural Network: 网络规模交通学习与预测的深度学习框架

Traffic Graph Convolutional Recurrent Neural Network: A Deep Learning Framework for Network-Scale Traffic Learning and Forecasting

PDF

Zhiyong Cui, Kristian Henrickson, Ruimin Ke, Ziyuan Pu, Yinhai Wang

TL;DR通过学习交通网络图形并提出一种新的深度学习框架，Traffic Graph Convolutional Long Short-Term Memory Neural Network（TGC-LSTM），我们可以更好地进行交通预测，从而在两个真实的交通状态数据集上优于基准方法。

Abstract

traffic forecasting is a particularly challenging application of spatiotemporal forecasting, due to the time-varying traffic patterns and the complicated spatial dependencies on →

traffic forecasting spatiotemporal forecasting graph convolutional lstm neural network road networks traffic state datasets

发现论文，激发创造

时空图卷积网络：用于交通预测的深度学习框架

本文提出一个基于图卷积神经网络（STGCN）的深度学习框架来预测交通领域的时间序列问题，该模型可以更快地训练少量参数，通过建模多尺度交通网络，有效地捕捉了全面的时空相关性，并在各种真实世界的交通数据集上不断超越现有最先进的基线模型。

Sep, 2017

基于时间图的 3D 图卷积网络：交通流量预测中的一种空间信息自由框架

本文提出了一个新的深度学习框架，名为 3D-TGCN，它通过与传统空间信息不同的方式构建道路图，并提出了一个 3D 图卷积模型来更准确地模拟时空数据，并在实证结果中取得了优于现有基线的未来交通预测精度。

Mar, 2019

用于交通预测的图神经网络：综述

本论文对交通预测问题中应用图神经网络（包括图卷积和图注意力网络）进行了全面的综述和研究，展示了其在不同交通预测问题方面，如道路交通流和速度预测、城市轨道交通系统中的客流预测以及打车平台中的需求预测等，取得的最新成果。同时，还提供了每个问题的公开数据和资源列表，并提出了未来的研究方向。

Jan, 2021

运输网络的动态性与多权重交通图卷积网络的结合用于交通预测

本文提出了一种新颖的图卷积网络模型 ——Multi-Weight Traffic Graph Convolutional (MW-TGC) 网络，并将其应用于两种具有对比几何约束性质的城市网络中，成功地学习了特征间的依赖关系，并通过序列到序列模型和长短期记忆单元实现了时空信息的深度挖掘，在交通预测中表现出了更优秀的性能。

Sep, 2019

多图时空图卷积网络用于交通流量预测

通过时空深度学习方法，提出了一个用于高速公路上每日交通流量预测的新方法，该方法通过数据归一化策略解决了网络全域收费站交通流量的数据不平衡问题，并基于图卷积网络构建了不同语义的网络来捕捉时空特征，同时利用气象和日历特征在全连接阶段提取交通流量的外部特征，经过大量实验证明该方法较基准模型在预测准确性方面有明显提升，并在商业领域带来实际效益。

Aug, 2023

使用图神经网络进行交通预测的统一时空建模

本文提出了一种统一的 Spatio-Temporal Graph Convolution Network (USTGCN) 模型用于交通预测，该模型具有通过频谱计算实现的时空图表达和历史模式的捕捉等优点，并在实验中证明了其超越了现有模型，同时减少了培训时间。

Apr, 2021

TSSRGCN: 用于交通流量预测的时间 - 频谱 - 空间检索图卷积网络

该论文提出了一种基于神经网络模型的交通流预测方法，该方法可以提取交通流数据的空间和时间信息，进而通过结合两种图卷积网络方法来学习节点和边的表示，并利用基于周期的膨胀可变卷积模块来准确捕获每个节点上不同的时变趋势，实验结果表明该模型可以更好地预测交通流，并适应不同的时态交通模式。

Nov, 2020

PGCN: 面向时空交通预测的渐进图卷积网络

本研究提出了一种新的交通预测框架 - Progressive Graph Convolutional Network（PGCN），它通过在训练和测试阶段逐步适应输入数据来构建一组图形，并与扩张因果卷积和门控激活单元相结合，提取时间特征。PGCN 具有逐步适应输入数据的能力，使模型在不同的研究场所具有稳健性，并在各种几何性质的实际交通数据集上实现了最先进的性能。

Feb, 2022

交通预测的时序图学习循环神经网络

通过引入 Temporal Graph Learning Recurrent Neural Network (TGLRN) 模型，我们可以动态地构建每个时间步长的图形，从而准确地预测交通流量，并通过边采样策略进一步提高模型的性能。

Jun, 2024

基于注意力的动态图卷积循环神经网络在高速公路交通流预测中的应用

提出了一种名为 ADGCRNN 的注意力机制动态图卷积循环神经网络，用于改善高速公路交通中的交通流量预测，通过注意力机制有效地整合了三种时间分辨率的数据序列，动态创建多动态图以结合动态特征，引入专注于高相关节点的门控核以减少图卷积操作的过拟合，实验证明该方法优于现有技术基线。

Sep, 2023