Aug, 2023

多图时空图卷积网络用于交通流量预测

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TL;DR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。
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发现论文，激发创造
  • 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

  • 时空图卷积网络：用于交通预测的深度学习框架

    本文提出一个基于图卷积神经网络（STGCN）的深度学习框架来预测交通领域的时间序列问题，该模型可以更快地训练少量参数，通过建模多尺度交通网络，有效地捕捉了全面的时空相关性，并在各种真实世界的交通数据集上不断超越现有最先进的基线模型。

    Sep, 2017

  • 基于时空深度学习的高速公路交通量预测

    通过深度时空学习方法，在处理交通流量数据不平衡和从长期视角挖掘相关时空特征方面取得了显著改进，实验结果表明该方法在预测准确性方面具有明显优势。

    Aug, 2023

  • Traffic Graph Convolutional Recurrent Neural Network: 网络规模交通学习与预测的深度学习框架

    通过学习交通网络图形并提出一种新的深度学习框架，Traffic Graph Convolutional Long Short-Term Memory Neural Network（TGC-LSTM），我们可以更好地进行交通预测，从而在两个真实的交通状态数据集上优于基准方法。

    Feb, 2018

  • 基于时间图的 3D 图卷积网络：交通流量预测中的一种空间信息自由框架

    本文提出了一个新的深度学习框架，名为 3D-TGCN，它通过与传统空间信息不同的方式构建道路图，并提出了一个 3D 图卷积模型来更准确地模拟时空数据，并在实证结果中取得了优于现有基线的未来交通预测精度。

    Mar, 2019

  • 动态因果图卷积网络用于交通预测

    通过使用动态贝叶斯网络嵌入时变图形拓扑结构，应用图卷积神经网络进行交通预测，在实际数据集上验证提出方法的卓越性能。

    Jun, 2023

  • 使用 Transformer 学习动态和分层交通时空特征

    本研究提出了 Traffic Transformer 模型，通过多头和掩码多头机制，动态地从数据中抽取时空特征，提高了交通预测性能，比现有技术表现更好。

    Apr, 2021

  • 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

  • 使用图神经网络进行交通预测的统一时空建模

    本文提出了一种统一的 Spatio-Temporal Graph Convolution Network (USTGCN) 模型用于交通预测，该模型具有通过频谱计算实现的时空图表达和历史模式的捕捉等优点，并在实验中证明了其超越了现有模型，同时减少了培训时间。

    Apr, 2021

  • 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