Aug, 2023
ST-MLP: 一种级联的时空线性框架，采用通道独立策略进行交通预测
ST-MLP: A Cascaded Spatio-Temporal Linear Framework with Channel-Independence Strategy for Traffic Forecasting
Zepu Wang, Yuqi Nie, Peng Sun, Nam H. Nguyen, John Mulvey...
TL;DR为了优化智能交通系统（ITS）中的交通流管理，及时准确的交通预测的关键性已引起了大量学术关注。在道路图结构中，时空图神经网络（STGNNs）因其适应性而受到赞赏。然而，目前关于 STGNNs 架构的研究往往更偏向于复杂设计，从而导致计算负担增加，但提高的准确性不明显。为了解决这个问题，我们提出了 ST-MLP，一种基于级联多层感知机（MLP）模块和线性层的简洁时空模型。具体来说，我们结合了时间信息、空间信息和预定义的图结构，并成功实现了通道独立策略 —— 这是一种在时间序列预测中有效的技术。实证结果表明，ST-MLP 在准确性和计算效率方面优于最先进的 STGNNs 和其他模型。我们的发现鼓励在交通预测领域进一步探索更简洁和有效的神经网络架构。