May, 2022

多时空融合图循环神经网络用于交通预测

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TL;DR本文提出了一种新的多时空融合图循环网络 (MSTFGRN) 用于交通预测，该网络提出了一种数据驱动的加权邻接矩阵生成方法以弥补预定义邻接矩阵无法反映实时空依赖性的缺陷，还通过在不同时刻的并行空时关系上执行新的双向时空融合操作来高效学习隐藏的空时依赖关系，并通过在空时融合模块中整合全局注意机制来同时捕获全局时空依赖性，实验结果表明，与其他交通预测技术相比，该方法在四个大规模真实世界交通数据集上实现了最先进的性能。
发现论文，激发创造
  • 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

  • 全球感知增强的时空图循环网络：交通流预测的新框架

    该论文介绍了一种新颖的交通预测框架，它包括两个核心组件：空间 - 时间图递归神经网络和全局感知层。通过引入序列感知图神经网络，该模型可以学习不同时间步骤上的非固定图并捕捉局部时间关系。为了增强模型的全局认知，该框架还设计了三种独特的全局空间 - 时间转换器架构。在四个实际交通数据集上进行的广泛实验证明了我们框架和三种具体模型的优越性。

    Jan, 2024

  • 多尺度时空循环网络用于交通流预测

    提出了一种多尺度空时循环神经网络 (MSSTRN) 用于交通流量预测，结合了两种不同的循环神经网络来捕捉不同时间窗口下的复杂空时信息，并通过自注意机制和自适应位置图卷积实现了空时依赖的同步捕捉，实验结果表明，该模型的预测准确性优于其他二十种基准方法。

    Oct, 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

  • 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

  • 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

  • STMGF：一种有效的时空多粒度交通预测框架

    介绍了一种新颖的框架，即空间 - 时间多粒度框架 (STMGF)，用于提高对交通网络中长距离和长期信息的捕捉，该框架通过以分层交互方式收集信息，利用交通序列中的固有周期性与最近交通数据进行匹配以改善预测结果，并在两个真实数据集上的实验表明 STMGF 胜过所有基准模型，达到最新的性能水平。

    Apr, 2024

  • 动态多图注意力实现长期时空预测

    本文研究多图神经网络在长期时空预测中的应用，提出了一种新的动态多图融合模块来描述不同图之间的节点相关性，并引入可训练权重张量来指示不同图中每个节点的重要性。实验证明，我们的方法在长期时空预测任务中显著提高了现有图神经网络模型的性能。

    Apr, 2022

  • SST-GNN: 基于图神经网络的简化时空交通预测模型

    本文提出了一种称为简化空时交通预测 GNN 的模型，它通过对不同邻域进行分别聚合的方式有效地编码了空间依赖性，并使用简单而有效的加权空时聚合机制捕获时间依赖性，而且使用了一种新颖的位置编码方案来捕获周期性的交通模式，实验表明该模型优于最先进的交通预测模型。

    Mar, 2021

  • 基于图形的深度建模和稀疏时空数据实时预测

    提出了一个通用的时空数据建模、分析和预测框架，重点关注空间和时间都稀疏的数据。该框架由自激励点过程和图结构循环神经网络两个组成部分无缝耦合，并实现了更精准的实时预测，针对犯罪和交通预测具有良好的效果。

    Apr, 2018