Mar, 2022

STCGAT：智能交通系统中的时空因果图注意力网络用于交通流量预测

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TL;DR本文提出了一个新的空间 - 时间因果图注意网络（STCGAT）用于交通预测，采用节点嵌入方法在每个时间步骤自适应生成空间相邻子图，以建模全局空间和时间依赖性，并提出了一种高效的因果时间相关组件，包含节点自适应学习，图卷积和本地和全局因果时间卷积模块，共同学习本地和全局空间 - 时间依赖性，实验结果表明 STCGAT 模型始终优于所有基线模型。
发现论文，激发创造
  • 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

  • STGC-GNNs：一种基于 GNN 的交通预测框架，使用时空 Granger 因果图

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    Oct, 2022

  • DynSTGAT：动态时空图注意力网络用于交通信号控制

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    Sep, 2021

  • 交通流预测的自适应图空时转换网络

    该论文提出了一种基于自适应图形时空网络和 Transformer 的交叉空间时间注意力机制，在流量预测上的实验结果表明其具有更优秀的性能。

    Jul, 2022

  • 时空图卷积网络：用于交通预测的深度学习框架

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    Sep, 2017

  • ST-GRAT：一种新颖的时空图注意力网络，用于准确预测动态变化的道路速度

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    Nov, 2019

  • 自适应混合空间 - 时间图神经网络用于移动通讯流量预测

    本研究提出了一种名为自适应混合时空图神经网络 (AHSTGNN) 的网络架构，用于解决基于时空模式的移动通信网络中的流量预测问题。实验结果表明，AHSTGNN 模型在两个真实的移动通信数据集上性能优于现有的预测方法。

    Feb, 2023

  • STG4Traffic: 交通预测的时空图神经网络调查和基准评估

    本研究通过系统综述图学习策略和空间 - temporal 图网络模型来建立智慧城市的标准化和可扩展基准，以评估其在两种类型的交通数据集上的性能，并讨论未来的研究方向。

    Jul, 2023

  • 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

  • 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