TrafficStream: 基于图神经网络和连续学习的流式交通流预测框架

IJCAIJun, 2021

TrafficStream: 基于图神经网络和连续学习的流式交通流预测框架

TrafficStream: A Streaming Traffic Flow Forecasting Framework Based on Graph Neural Networks and Continual Learning

Xu Chen, Junshan Wang, Kunqing Xie

TL;DR本文提出了一种基于图神经网络和持续学习的流式交通流预测框架 TrafficStream，通过交通模式融合方法和 CL 实现对具有扩展和发展模式的网络模型的高效学习，同时构建流式交通数据集进行验证，实验证明该模型在长期流场中高效提取交通模式的潜力。

Abstract

With the rapid growth of traffic sensors deployed, a massive amount of traffic flow data are collected, revealing the long-term evolution of traffic flows and the gradual expansion of traffic networks. How to accurately forecasting these traffic flow attracts the attention of researchers as it is of great significance for improving the efficiency of transpor

traffic flow forecasting streaming data graph neural networks continual learning traffic pattern fusion

发现论文，激发创造

一种新型混合时变图神经网络用于交通流预测

提出了一种用于交通流预测的混合时变图神经网络 (HtvgNN)。

Jan, 2024

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

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

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。

Feb, 2018

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

城市交通拥堵预测的可扩展深度流量神经网络

通过去中心化的深度学习方法，基于相邻车站的拥堵状态实时准确地预测每个车站的拥堵状况，避免了中央处理器的局限性并提升了系统的实时反馈能力和实用性。同时为了避免训练数据集的不平衡，引入了经过正则化的欧氏距离损失函数。通过北加利福尼亚交通数据建立新的数据集进行实验，成果表明该方法成功预测了交通拥堵。

Mar, 2017

流式图神经网络的持续学习

本文提出一种基于持续学习的流式 GNN 模型，通过信息传播和数据重放与模型正则化相结合，实现了对新模式和既有模式的同时维护，解决了历史知识被新知识覆盖的灾难性遗忘问题。在多个实验数据集上的节点分类结果表明，该模型能有效地更新模型参数并达到与重新训练相当的性能。

Sep, 2020

基于时空融合的图神经网络用于交通流量预测

本文提出一种名为 STFGNN 的基于图神经网络的交通流预测模型，结合空间和时间各种图的融合操作，以及门控卷积模块来处理长序列，实现了比其它基线更好的性能。

Dec, 2020

灵活性：利用明确的归纳图基学习预测蜂窝流量

从电信角度看，用户数量和增长的服务对下一代网络提出了交通需求和资源限制。准确的交通预测可以为网络运营商提供宝贵的网络状况洞察，并建议最优分配策略。最近，使用图神经网络的时空预测方法已成为蜂窝网络流量预测的一种有前景的方法。然而，现有的研究借鉴了道路流量预测的方法，忽视了基站的动态部署和移除，要求基于图神经网络的预测模型能处理不断演化的图。本文提出了一种新颖的归纳学习方案和一个通用的基于图神经网络的预测模型，可以一次训练就能处理多样化的蜂窝网络流量图。我们还证明了该模型可以轻松地进行迁移学习，使其适用于不同领域。实验结果表明，在稀缺数据的情况下，与最先进技术相比，性能提升高达 9.8％，特别是当训练数据减少到 20％以下的情况。

May, 2024

基于空间 - 时间图扩散网络的交通流量预测

为了更准确地预测城市交通流量并在智能交通管制和公共风险评估等方面实现更有效的空间 - 时间挖掘应用，我们开发了一种新的交通预测框架 Spatial-Temporal Graph Diffusion Network（ST-GDN），该框架具有层次结构的图神经架构，不仅可以从局部角度学习区域地理依赖关系，而且可以从全局角度学习空间语义。该框架还配备了多尺度注意力网络，以提高其捕捉多级时间动态的能力。多项实验结果表明 ST-GDN 的性能优于多种最新基线。

Oct, 2021

基于时空相关性的混合深度学习框架的短期交通流量预测

本文提出了一种新颖的基于 CNN 和 LSTM 结合的深度学习体系结构来预测未来的交通流量，通过开放数据集进行实验，结果表明该方法具有显著的优势，并从 Granger 因果性的角度对其进行了分析探讨。

Dec, 2016