Mar, 2022

基于注意力机制的上下文多视图图卷积网络用于短期人口预测

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TL;DR提出一种基于多视图图卷积神经网络 (ACMV-GCNs) 的深度学习模型来预测未来城市人口，该模型利用城市环境信息构建多图并加入注意力机制以考虑情境影响，并通过移动电话收集的人口统计数据表明表现优于基准方法。
population predictionurban computingdeep learninggraph convolutional networksattention module
发现论文，激发创造
  • 使用多视图图卷积神经网络预测不规则地区的城市人群流动

    本文提出了使用多视角图卷积网络来解决不规则区域内的群众流预测问题，通过使用四个现实世界数据集来评估这种方法的表现，结果显示出比现有最先进方法更好的性能，并实现了一个针对不规则区域的群众流预测系统。

    Mar, 2019

  • 多图卷积网络用于姿态预测

    本文提出了一种基于多图卷积网络 (MGCN) 的三维人体姿势预测方法，该方法结合自然结构和序列注意力，同时捕获空间和时间信息，并在人体运动预测的基准数据集上表现出比现有方法更好的效果。

    Apr, 2023

  • 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

  • 基于注意力机制的时空图卷积循环神经网络用于交通预测

    本文提出了一种新的空间 - 时间神经网络框架 ASTGCRN，其中包括图卷积循环模块 GCRN 和全局注意力模块，以有效地对运输数据进行复杂的时空依赖性和相关性建模，并采用三个独立模块的时间关注层来实现对全局时间依赖性的有效提取。实验结果表明，这三个模型均具有极佳的预测表现优于基准方法。

    Feb, 2023

  • Multi-GCN: 多视图网络的图卷积网络，应用于全球贫困问题

    本文研发了一种基于图卷积网络的多角度网络学习方法，通过分析多个发展中国家的移动电话数据集，证明该方法在贫困研究及其他多角度网络学习任务上表现出优异的性能。

    Jan, 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

  • 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

  • 基于图卷积网络的半监督用户地理位置识别

    本文提出了基于图卷积网络的多视角地理定位模型 GCN，使用文本和网络上下文，并在三个基准地理定位数据集上与最先进技术和两个基准进行了比较，当有足够的监督时，GCN 可以达到或与最先进技术竞争。此外，我们在最少监督情况下评估 GCN，并表明它优于基准。我们发现，高速公路网络门对于控制 GCN 中有用邻域扩展的数量至关重要。

    Apr, 2018

  • 基于时空注意力融合的动态图卷积网络用于交通流量预测

    本文提出了一种新颖的动态图卷积神经网络，采用时空关注融合的方法，全面地模拟了长距离和多尺度的时空模式，取得了 22 种基线模型之外的最先进表现。

    Feb, 2023

  • 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