Sep, 2023

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

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TL;DR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。
发现论文，激发创造
  • 用于交通预测的动态图卷积循环神经网络：基准和解决方案

    文章提出了一种名为 DGCRN 的交通预测框架，该框架利用动态图卷积和循环神经网络来建模道路网络上节点之间的动态关系，并在每个时间步骤生成动态图来预测交通流量。经过实验证明，该方法的效果优于 15 个基线模型。

    Apr, 2021

  • 基于注意力机制的时空图卷积循环神经网络用于交通预测

    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

  • 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

  • 交通流量预测的自适应图卷积网络

    该论文提出了一种新颖的自适应图卷积网络（AGC-net），通过自适应图卷积（AGC）和一种上下文关注机制，将空间图表达转换为实时特征，考虑到时间上下文，在公共交通数据集上展现了其明显的优于基础模型的有效性。

    Jul, 2023

  • 交通预测的自适应图卷积循环网络

    本文提出自适应图卷积循环神经网络 AGCRN，其中包括两个自适应模块（节点自适应参数学习模块和数据自适应图生成模块），用于捕捉交通时间序列数据中的空间和时间相关性。实验结果表明，AGCRN 在不需要预先定义空间连接图的情况下显著优于现有的相关方法。

    Jul, 2020

  • 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

  • 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

  • 沿途了解：以道路能力为驱动的图卷积网络在全网络交通预测中的应用

    本研究介绍了道路容量驱动的图卷积网络（RCDGCN）模型，该模型在时空环境中结合静态和动态道路容量属性，用于预测整个网络的交通状态，并在实际数据集上进行了评估。结果显示，RCDGCN 在预测准确性方面优于基线方法，并通过各种分析表明了容量相关因素的影响。该研究展示了 RCDGCN 在交通系统管理方面的潜力。

    Jun, 2024

  • 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

  • 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