Aug, 2023

通过城市人类活动分析提升时空交通预测

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TL;DR提出了一种基于图卷积深度学习算法的改进交通预测方法，利用国家家庭旅行调查的人类活动频率数据增强了活动与交通模式之间的因果关系推断能力，从而实现了最先进的性能表现，而无需引入过多的计算开销。
发现论文，激发创造
  • 多图时空图卷积网络用于交通流量预测

    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。

    Aug, 2023

  • 基于区域相关性的时空深度学习辅助移动流量预测

    提出了一种增强型移动流量预测方案，该方案结合了每日移动流量高峰时间的聚类策略和新颖的多时间卷积网络与长短期记忆模型 (multi TCN-LSTM)，实验结果显示与最先进技术相比，性能提升达到 28％，证实了该方法的功效和可行性。

    Dec, 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

  • 使用机器学习从时空数据预测城市流动情况：一项调查

    本文介绍了影响城市流量的四个主要因素，将多源空间时间数据的准备过程分为三组，选择了空间 - 时间动态数据作为案例研究城市流量预测任务，并详细分析比较了一些著名的和最先进的流量预测方法，最后提出了城市空间 - 时间流预测的挑战和未来的展望。

    Aug, 2019

  • DeepTransport: 学习交通状况预测的时空依赖关系

    提出了一种名为 DeepTransport 的端到端框架，其中采用卷积神经网络和循环神经网络来获取传输网络拓扑内的时空交通信息，并引入注意力机制以对齐空间和时间信息，并构建并发布实时大规模交通状况数据集，经实验证明，该方法在时空领域捕捉了复杂的关系，相对于传统的统计方法和最先进的深度学习方法，取得了显著的性能提升。

    Sep, 2017

  • 重新审视时空相似性：一种用于交通预测的深度学习框架

    本文提出一种空间 - 时间动态网络（STDN）进行交通预测，该网络引入流量控制机制来学习位置之间的动态相似性，设计周期移位关注机制来处理长期周期性时间移位，并在实际交通数据集上进行实验验证。

    Mar, 2018

  • 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

  • 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

  • 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

  • 不同空间和时间粒度下群众流量预测的增强

    本研究提出使用基于图卷积网络的 CrowdNet 解决人群流动预测问题，并通过实验证明 CrowdNet 相对于现有的方法在预测和解释城市环境中的人员流动方面具有优越性。

    Mar, 2022