Oct, 2023
智能交通系统中应用门控图神经网络提高交通密度预测
Improving Traffic Density Forecasting in Intelligent Transportation Systems Using Gated Graph Neural Networks
Razib Hayat Khan, Jonayet Miah, S M Yasir Arafat, M M Mahbubul Syeed, Duc M Ca
TL;DR该研究探讨了在智能交通系统中交通预测领域中图神经网络的应用。研究比较并分析了三种主要的 GNN 体系结构:图卷积网络(Graph Convolutional Networks),图采样和聚集(Graph Sample and Aggregation)以及门控图神经网络(Gated Graph Neural Networks)。研究结果显示,GGNNs 是三个模型中最有效的选择,通过均方根误差和平均绝对误差(MAE)展现了预测性能,GCNs 的均方根误差为 9.10,平均绝对误差为 8.00,而 GraphSAGE 显示出改进,均方根误差为 8.3,平均绝对误差为 7.5。门控图神经网络(GGNNs)表现出最低的均方根误差,为 9.15,令人印象深刻的平均绝对误差为 7.1,使其成为最佳选择。