KDDFeb, 2022

PGCN: 面向时空交通预测的渐进图卷积网络

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TL;DR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。
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

  • DDP-GCN：用于时空交通预测的多图卷积网络

    本研究针对交通速度预测问题，通过基于距离、方向和位置关系的图卷积网络构建基本图元素，成功地将空间依赖关系引入深度神经网络， 在高度复杂的城市网络中实现了长期预测并获得了积极的改进。

    May, 2019

  • 交通流量预测的自适应图卷积网络

    该论文提出了一种新颖的自适应图卷积网络（AGC-net），通过自适应图卷积（AGC）和一种上下文关注机制，将空间图表达转换为实时特征，考虑到时间上下文，在公共交通数据集上展现了其明显的优于基础模型的有效性。

    Jul, 2023

  • 交通预测的自适应图卷积循环网络

    本文提出自适应图卷积循环神经网络 AGCRN，其中包括两个自适应模块（节点自适应参数学习模块和数据自适应图生成模块），用于捕捉交通时间序列数据中的空间和时间相关性。实验结果表明，AGCRN 在不需要预先定义空间连接图的情况下显著优于现有的相关方法。

    Jul, 2020

  • 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

  • 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

  • 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

  • 混合时空图卷积网络：利用导航数据改善交通预测

    提出一种混合时空图卷积网络 (H-STGCN) 用于交通预测，利用在线导航引擎获取即将到来的流量数据，并结合与时间相关的交通流量信息进行空间依赖的图卷积计算，实现对交通状况的预测。在现实数据上的实验表明，相比于现有方法，H-STGCN 在各种指标上均表现出色，尤其是对于非经常发生的拥堵的预测。

    Jun, 2020

  • 交通需求预测的耦合逐层图卷积

    本文提出了一种新颖的图卷积神经网络模型来进行交通需求预测，该模型在不同层次使用不同的邻接矩阵，并通过层间耦合机制实现邻接矩阵的自学习以及模型参数规模的降低，并使用一个单元网络来将隐藏空间状态与门控循环单元集成起来进行最终预测结果。在实验中，本模型在纽约市自行车和出租车数据集上的效果均优于现有的基准模型。

    Dec, 2020

  • 交通预测的时空交互动态图卷积网络

    提出了一种 STIDGCN 神经网络的拓扑交互动态图卷积模型，可以有效地进行交通预测，具有更好的性能。

    May, 2022