Feb, 2022

基于图学习框架的人类移动性探索与多模式乘客预测

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TL;DR提出了一种基于图卷积网络和深度聚类方法的多模式乘客流预测框架（MPGCN），该框架从定点巴士记录数据中提取人类移动知识，以预测巴士乘客流量和优化路线，实验结果表明该方法具有潜在的实际应用价值。
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发现论文，激发创造
  • 不同空间和时间粒度下群众流量预测的增强

    本研究提出使用基于图卷积网络的 CrowdNet 解决人群流动预测问题，并通过实验证明 CrowdNet 相对于现有的方法在预测和解释城市环境中的人员流动方面具有优越性。

    Mar, 2022

  • 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

  • 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

  • 基于多图卷积神经网络模型的信号化路口短期转向动作预测

    交通流量预测是智能主动交通管理的关键第一步。本研究引入了一种新型的深度学习架构，称为多图卷积神经网络（MGCNN），用于交叉口的转弯动作预测，并通过在时间和空间上建模交通数据的变化来改善预测性能。在实验中，该模型在对比其他四种基准模型的情况下表现出更好的预测结果，平均均方误差（MSE）为 0.9。

    Jun, 2024

  • 基于图的交互感知多模态 2D 车辆轨迹预测利用扩散图卷积网络

    通过捕捉交互作用，这项研究提出了基于图的多模态轨迹预测模型，利用扩散图卷积网络有效预测未来车辆轨迹，并给出了相应概率，解决车辆交互和多模态行为的挑战。

    Sep, 2023

  • MA2GCN：基于轨迹数据的交通预测的多邻接关系注意力图卷积网络

    提出了一种新的交通拥堵预测模型 - 多邻接关系注意力图卷积网络（MA2GCN），通过将车辆轨迹数据转换为以网格形式的图结构化数据，提出了基于不同网格之间的移动性的车辆进出矩阵。同时，为了提高模型性能，还构建了一种新的自适应邻接矩阵生成方法和邻接矩阵注意力模块。该模型主要利用时序卷积和图卷积分别提取时空信息，并在上海出租车 GPS 轨迹数据集上表现出最佳性能。

    Jan, 2024

  • 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

  • 城市区域嵌入的多图融合网络

    本文提出了一种名为多图融合网络（MGFN）的模型，通过人类移动数据的地理位置相似性融合模块，将人类移动数据的多种模式嵌入到该模型中，这有助于进行交叉领域的预测任务，如犯罪预测，并在实际城市数据集上进行了广泛的实验，结果表明，MGFN 模型优于现有技术方法，最大提高了 12.35％。

    Jan, 2022

  • TelTrans：基于多类型电信数据的多维图建模在交通评估与预测中的应用

    通过利用广泛的蜂窝交通覆盖捕捉移动模式，我们提出了地理蜂窝交通（GCT）流量作为解决基于位置检测器的交通预测局限性的新数据源。针对车辆相关的 GCT 流量预测，我们提出了一个图神经网络，它整合了多变量、时间和空间因素，提高了准确性。实验结果显示我们的模型在长期预测方面优于基准模型，同时我们也强调了将 GCT 流量整合入交通系统的潜力。

    Jan, 2024

  • 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