基于异步时空图卷积网络的不规则交通时间序列预测
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
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
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
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
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
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
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
提出了一个多通道时空变换模型用于交通流量预测,通过融合来自不同通道的交通数据结果,改善了预测准确性。该模型使用图卷积网络从每个通道提取空间特征,并使用基于变换器的体系结构捕捉通道之间的时间依赖性。在六个真实数据集上的实验证明,引入多通道机制到时间模型中提高了性能,并且在准确性方面优于现有模型。
May, 2024