Jun, 2024

具有泛化能力的隐式神经表示作为通用的时空交通数据学习器

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TL;DR基于时空隐式神经表示的通用交通数据学习器，通过将交通数据参数化为隐式神经表示的形式，利用坐标为基准的神经网络对高频结构进行编码，将可变性分解为各个独立的过程，使用谱嵌入技术实现在传感器图中的建模，以连续表示的方式，统一输入来建模多样的交通数据，学习其底层交通动态，具有学习不同支配数据模式的能力，验证了其在实际场景中的有效性，展示了从走廊到网络规模的应用，为各种实际任务中时空交通数据的通用表示奠定了基础。
spatiotemporal implicit neural representationtraffic datalow-dimensional modelsspatial-temporal interactionsgeneralized traffic data learner
发现论文，激发创造
  • 时空隐式神经表示作为广义交通数据学习器

    通过参数化空时交通数据（STTD）为隐式神经表示，我们提供了一种新的方法来解决 STTD 学习问题。通过在低维度范围内识别潜在动力学和分解空时交互作用，我们的方法能够进行各种 STTD 的建模，并展示了其在实际应用中的有效性。

    May, 2024

  • 交通流量预测的时空转换网络

    本文提出了一种新的空间 - 时间变换网络的范例来改善长期交通预测的准确性，其中使用图神经网络和自注意机制来动态建模交通数据中的有向空间相关性，并利用跨多个时间步骤的长程双向时间依赖性。实验证明，该模型在 Real-world 数据集上预测交通流量方面的性能要好于现有工作。

    Jan, 2020

  • 时空自适应嵌入使得 Vanilla Transformer 成为交通预测的最佳模型

    智能交通系统中，精确的交通预测是一项重要挑战。本研究提出了一种名为时空自适应嵌入的新型组件，可以通过使用传统的 Transformer 模型取得出色的结果，该模型在五个实际交通预测数据集上实现了最先进的性能，进一步实验证明时空自适应嵌入在交通预测中起着关键作用。

    Aug, 2023

  • 基于时空自监督学习的交通流量预测

    本文提出了一种新的 Spatio-Temporal Self-Supervised Learning (ST-SSL) 交通预测框架以解决现有方法中存在的空间异质性和时间异质性问题，其中结合了时间和空间卷积以及自我监督辅助任务，实验结果表明，该方法在四个基准数据集上表现良好而且可适用于其他时空应用。

    Dec, 2022

  • STG4Traffic: 交通预测的时空图神经网络调查和基准评估

    本研究通过系统综述图学习策略和空间 - temporal 图网络模型来建立智慧城市的标准化和可扩展基准，以评估其在两种类型的交通数据集上的性能，并讨论未来的研究方向。

    Jul, 2023

  • 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

  • 交通场景的深层表示学习与聚类

    本研究提出了两种数据驱动的自动编码模型来学习车辆交通场景的潜在表示，并显示了如何使用潜在场景嵌入来聚类交通情况并检索相似交通情况。

    Jul, 2020

  • 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

  • 基于时空依赖的交通数据插值的深度学习框架

    本文研究了如何使用数据填充的方法处理由于交通网络动态变化引起的多变量时间序列中缺失的时空数据，并就现有方法存在的问题提出了改进方案。

    Apr, 2023

  • ST-GIN：基于时空图注意力和双向循环联合神经网络的交通数据填充不确定性量化方法

    本文提出一种创新的深度学习方法来填充交通数据中的缺失值，采用图形关注架构和双向神经网络来捕捉交通数据中的空间和时间相关性，实验结果表明该方法优于所有基准技术，展示了其有效性。

    May, 2023