Oct, 2022
STGC-GNNs:一种基于 GNN 的交通预测框架,使用时空 Granger 因果图
STGC-GNNs: A GNN-based traffic prediction framework with a spatial-temporal Granger causality graph
Silu He, Qinyao Luo, Ronghua Du, Ling Zhao, Haifeng Li
TL;DR本研究提出了一种新的假设:全局 - 动态交通信息(GDTi)行为为交通流内在的传输因果关系(TCR),并进一步提出了时空 Granger 因果关系(STGC)以表达 TCR,以建立全局动态空间依赖性的模型。 实验结果表明,使用 STGC 对空间依赖性建模比原始模型获得更好的长期预测效果。