基于多图卷积神经网络模型的信号化路口短期转向动作预测

Jun, 2024

基于多图卷积神经网络模型的信号化路口短期转向动作预测

A Multi-Graph Convolutional Neural Network Model for Short-Term Prediction of Turning Movements at Signalized Intersections

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Jewel Rana Palit, Osama A Osman

TL;DR交通流量预测是智能主动交通管理的关键第一步。本研究引入了一种新型的深度学习架构，称为多图卷积神经网络（MGCNN），用于交叉口的转弯动作预测，并通过在时间和空间上建模交通数据的变化来改善预测性能。在实验中，该模型在对比其他四种基准模型的情况下表现出更好的预测结果，平均均方误差（MSE）为 0.9。

Abstract

traffic flow forecasting is a crucial first step in intelligent and proactive traffic management. Traffic flow parameters are volatile and uncertain, making traffic flow forecasting a difficult task if the approp

traffic flow forecasting deep learning multigraph convolution neural network turning movement prediction mean squared error

发现论文，激发创造

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

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

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

时空图卷积网络：用于交通预测的深度学习框架

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

运输网络的动态性与多权重交通图卷积网络的结合用于交通预测

本文提出了一种新颖的图卷积网络模型 ——Multi-Weight Traffic Graph Convolutional (MW-TGC) 网络，并将其应用于两种具有对比几何约束性质的城市网络中，成功地学习了特征间的依赖关系，并通过序列到序列模型和长短期记忆单元实现了时空信息的深度挖掘，在交通预测中表现出了更优秀的性能。

Sep, 2019

PGCN: 面向时空交通预测的渐进图卷积网络

本研究提出了一种新的交通预测框架 - Progressive Graph Convolutional Network（PGCN），它通过在训练和测试阶段逐步适应输入数据来构建一组图形，并与扩张因果卷积和门控激活单元相结合，提取时间特征。PGCN 具有逐步适应输入数据的能力，使模型在不同的研究场所具有稳健性，并在各种几何性质的实际交通数据集上实现了最先进的性能。

Feb, 2022

PCNN：用于短期交通拥堵预测的深度卷积神经网络

本文提出一种名为 PCNN 的基于深度卷积神经网络的短期交通拥堵预测方法，通过时间序列折叠和多粒度学习手段，将交通数据转化为二维矩阵输入，并在局部和宏观层面对交通拥堵进行建模和预测，实验结果表明 PCNN 对于预测短期交通拥堵具有显著优势。

Mar, 2020

MA2GCN：基于轨迹数据的交通预测的多邻接关系注意力图卷积网络

提出了一种新的交通拥堵预测模型 - 多邻接关系注意力图卷积网络（MA2GCN），通过将车辆轨迹数据转换为以网格形式的图结构化数据，提出了基于不同网格之间的移动性的车辆进出矩阵。同时，为了提高模型性能，还构建了一种新的自适应邻接矩阵生成方法和邻接矩阵注意力模块。该模型主要利用时序卷积和图卷积分别提取时空信息，并在上海出租车 GPS 轨迹数据集上表现出最佳性能。

Jan, 2024

用于交通预测的图神经网络：综述

本论文对交通预测问题中应用图神经网络（包括图卷积和图注意力网络）进行了全面的综述和研究，展示了其在不同交通预测问题方面，如道路交通流和速度预测、城市轨道交通系统中的客流预测以及打车平台中的需求预测等，取得的最新成果。同时，还提供了每个问题的公开数据和资源列表，并提出了未来的研究方向。

Jan, 2021

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