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面向路网交通流态势预测的图神经网络模型
被引量：
6
1
作者
姜山
丁治明
+1 位作者
徐馨润
严瑾
《计算机科学与探索》
CSCD
北大核心
2021年第6期1084-1091,共8页
融合了路网结构的交通流态势预测是一个高度非线性化且复杂的时空动态相关性的时序数据预测问题。然而,传统交通流态势预测方法无法建模交通网络中长时间序列数据间的时空相关性。针对交通路网交通流态势预测问题,提出了一种基于图结构...
融合了路网结构的交通流态势预测是一个高度非线性化且复杂的时空动态相关性的时序数据预测问题。然而,传统交通流态势预测方法无法建模交通网络中长时间序列数据间的时空相关性。针对交通路网交通流态势预测问题,提出了一种基于图结构的交通流预测深度学习模型。首先,基于图小波变换定义图小波卷积算子,设计了面向路网交通流态势预测的图小波卷积神经网络模块;其次,结合时空注意机制构建了用于道路网络交通流态势预测的时空动态相关性模型,以捕获交通网络的动态时空相关性;最后,采用叠加多层图小波神经网络模块的策略,构建了一种面向路网交通流态势预测的图小波卷积神经网络模型。实验结果表明,该网络模型在数据集上的性能优于现有的基线模型。通过图小波变换矩阵与傅里叶变换矩阵非零元素统计对比实验,发现基于图小波变换定义的卷积运算更具稀疏性。因此,基于图小波变换定义的卷积运算更有助于提升交通流态势预测模型的计算效率。
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关键词
交通流态势
预测
图卷积
图小波神经网络
交通
流
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职称材料
车辆质点系交通流参数描述及仿真分析
2
作者
储江伟
韩媛媛
+2 位作者
李红
刘梓敬
李宏刚
《重庆理工大学学报（自然科学）》
CAS
北大核心
2023年第3期1-11,共11页
基于车辆质点系表征交通流状态,并以瞬时特定路段区域内车辆质点系质心参数为基础表达交通流参数。设定3种交通流量变化趋势和2种路段车辆类型构成,应用仿真分析方法,对比分析车辆质点系质心参数表达的交通流参数与传统参数在时空状态...
基于车辆质点系表征交通流状态,并以瞬时特定路段区域内车辆质点系质心参数为基础表达交通流参数。设定3种交通流量变化趋势和2种路段车辆类型构成,应用仿真分析方法,对比分析车辆质点系质心参数表达的交通流参数与传统参数在时空状态上的异同。结果表明:基于质心参数所表征的交通流速度υ_(c)与区间平均速度υ_(s)趋势相同,且质心速度υ_(c)更能实时反映交通流速度的时空同步变化特征,同时能反映车辆质量特征(即惯性特征)及分布特征对交通流态势的影响,而区间平均速度υ_(s)有时间滞后性;对比2种方法表征的交通流密度参数,其空间分布状态基本一致;传统的交通流流量参数的时变过程,相对于质心参数所表征的交通流流量具有时间滞后性。
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关键词
车辆质点系
交通流态势
质心参数
交通
流
参数
仿真分析
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职称材料
题名
面向路网交通流态势预测的图神经网络模型
被引量：
6
1
作者
姜山
丁治明
徐馨润
严瑾
机构
中国科学院软件研究所
中国科学院大学
大规模流数据集成与分析技术北京市重点实验室
出处
《计算机科学与探索》
CSCD
北大核心
2021年第6期1084-1091,共8页
基金
国家自然科学基金(61703013,91646201)
北京市自然科学基金(4192004)。
文摘
融合了路网结构的交通流态势预测是一个高度非线性化且复杂的时空动态相关性的时序数据预测问题。然而,传统交通流态势预测方法无法建模交通网络中长时间序列数据间的时空相关性。针对交通路网交通流态势预测问题,提出了一种基于图结构的交通流预测深度学习模型。首先,基于图小波变换定义图小波卷积算子,设计了面向路网交通流态势预测的图小波卷积神经网络模块;其次,结合时空注意机制构建了用于道路网络交通流态势预测的时空动态相关性模型,以捕获交通网络的动态时空相关性;最后,采用叠加多层图小波神经网络模块的策略,构建了一种面向路网交通流态势预测的图小波卷积神经网络模型。实验结果表明,该网络模型在数据集上的性能优于现有的基线模型。通过图小波变换矩阵与傅里叶变换矩阵非零元素统计对比实验,发现基于图小波变换定义的卷积运算更具稀疏性。因此,基于图小波变换定义的卷积运算更有助于提升交通流态势预测模型的计算效率。
关键词
交通流态势
预测
图卷积
图小波神经网络
交通
流
Keywords
traffic flow situation prediction
graph convolution
graph wavelet neural network
traffic flow
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
车辆质点系交通流参数描述及仿真分析
2
作者
储江伟
韩媛媛
李红
刘梓敬
李宏刚
机构
东北林业大学交通学院
出处
《重庆理工大学学报（自然科学）》
CAS
北大核心
2023年第3期1-11,共11页
基金
中央高校基本科研业务费专项资金D类项目碳中和专项(2572021DT09)。
文摘
基于车辆质点系表征交通流状态,并以瞬时特定路段区域内车辆质点系质心参数为基础表达交通流参数。设定3种交通流量变化趋势和2种路段车辆类型构成,应用仿真分析方法,对比分析车辆质点系质心参数表达的交通流参数与传统参数在时空状态上的异同。结果表明:基于质心参数所表征的交通流速度υ_(c)与区间平均速度υ_(s)趋势相同,且质心速度υ_(c)更能实时反映交通流速度的时空同步变化特征,同时能反映车辆质量特征(即惯性特征)及分布特征对交通流态势的影响,而区间平均速度υ_(s)有时间滞后性;对比2种方法表征的交通流密度参数,其空间分布状态基本一致;传统的交通流流量参数的时变过程,相对于质心参数所表征的交通流流量具有时间滞后性。
关键词
车辆质点系
交通流态势
质心参数
交通
流
参数
仿真分析
Keywords
vehicle particle system
traffic flow situation
centroid parameter
traffic flow parameter
simulation analysis
分类号
U491.2 [交通运输工程—交通运输规划与管理]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
面向路网交通流态势预测的图神经网络模型
姜山
丁治明
徐馨润
严瑾
《计算机科学与探索》
CSCD
北大核心
2021
6
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
车辆质点系交通流参数描述及仿真分析
储江伟
韩媛媛
李红
刘梓敬
李宏刚
《重庆理工大学学报（自然科学）》
CAS
北大核心
2023
0
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职称材料
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