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基于时空注意力机制的网约车出行需求预测模型
1
作者
王宁
马洪恩
《汽车工程学报》
2024年第5期898-910,共13页
解决网约车运营中的乘客出行需求预测问题,以降低车辆空载率、减少乘客等待时间。在考虑乘客出行需求的动态时空依赖性的基础上,提出一种基于空间数据可视化和格兰杰因果检验的乘客出行需求空间依赖性分析方法,并结合卷积神经网络和注...
解决网约车运营中的乘客出行需求预测问题,以降低车辆空载率、减少乘客等待时间。在考虑乘客出行需求的动态时空依赖性的基础上,提出一种基于空间数据可视化和格兰杰因果检验的乘客出行需求空间依赖性分析方法,并结合卷积神经网络和注意力机制,建立了一种基于注意力机制的时空图卷积神经网络模型来预测乘客出行需求。实例研究表明,本模型能有效捕获乘客出行需求时空依赖性的动态特征,提升模型的预测性能,具有较高的准确性和实用性。
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关键词
出行需求预测
注意力机制
时空依赖性
时空
图卷积神经网络
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职称材料
基于个性化联邦学习的无线通信流量预测
被引量：
2
2
作者
林尚静
马冀
+4 位作者
李月颖
庄琲
李铁
李子怡
田锦
《电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第1期64-73,共10页
提出一种基于分布式的城市全域通信流量预测算法Fed-DenseNet,各个边缘计算服务器在中心服务器的协调下进行协同训练,中心服务器利用KL散度挑选出流量分布相似的区域流量模型,并采用联邦平均算法对具有相似流量分布的区域流量模型的参...
提出一种基于分布式的城市全域通信流量预测算法Fed-DenseNet,各个边缘计算服务器在中心服务器的协调下进行协同训练,中心服务器利用KL散度挑选出流量分布相似的区域流量模型,并采用联邦平均算法对具有相似流量分布的区域流量模型的参数进行融合,以较低的复杂度和通信开销实现城市全域流量预测。此外,城市范围内不同地区流量具有高度差异化的特征,为此,在Fed-DenseNet算法基础上,提出基于合作博弈的个性化联邦学习算法p-Fed-DenseNet,将本地区的各个区域性数据特征作为合作博弈的参与者,通过合作博弈的超可加性准则,进行本地区特征的筛选,从而达到既能提高模型的泛化性,又能够保持对本地流量精准刻画的目的。
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关键词
云边协同
合作博弈
联邦学习
时空依赖性
无线流量预测
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职称材料
基于图卷积神经网络的城市交通态势预测算法
被引量：
35
3
作者
闫旭
范晓亮
+4 位作者
郑传潘
臧彧
王程
程明
陈龙彪
《浙江大学学报（工学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第6期1147-1155,共9页
为了实时准确地预测城市交通流量,提高城市交通态势感知和预测准确度,提出一种改进的时空图卷积深度神经网络算法:基于自由流动可达矩阵的时空图卷积深度神经网络(FAST-GCN).利用图卷积神经网络有效表达城市复杂路网的结构特性,引入自...
为了实时准确地预测城市交通流量,提高城市交通态势感知和预测准确度,提出一种改进的时空图卷积深度神经网络算法:基于自由流动可达矩阵的时空图卷积深度神经网络(FAST-GCN).利用图卷积神经网络有效表达城市复杂路网的结构特性,引入自由流动可达矩阵来挖掘复杂路网的时空依赖性,从而提高交通态势预测准确度;对交通流速及站点地理位置数据进行数据预处理;在现有的时空图卷积深度神经网络算法的基础上,增加基于自由流动可达矩阵的图卷积模块,以有效挖掘城市交通路网的独特空间特征;通过一个全连接的输出层输出交通流预测结果;在真实世界数据集PeMS上对算法效果进行验证.结果表明,采用提出的FAST-GCN算法能够有效获取交通路网独特的物理特性,从而捕获交通数据的时空依赖性,优于时空图卷积(STGCN)等基线算法,其在45 min的预测准确率最好可提高5.656%;相比基线模型,所提算法能够适应大规模路网的交通流预测,且具有可扩展性.
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关键词
交通流预测
深度学习
图卷积神经网络
时空依赖性
自由流动可达矩阵
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职称材料
题名
基于时空注意力机制的网约车出行需求预测模型
1
作者
王宁
马洪恩
机构
同济大学汽车学院
出处
《汽车工程学报》
2024年第5期898-910,共13页
基金
同济大学学科交叉联合攻关项目(2023-4-YB-04)。
文摘
解决网约车运营中的乘客出行需求预测问题,以降低车辆空载率、减少乘客等待时间。在考虑乘客出行需求的动态时空依赖性的基础上,提出一种基于空间数据可视化和格兰杰因果检验的乘客出行需求空间依赖性分析方法,并结合卷积神经网络和注意力机制,建立了一种基于注意力机制的时空图卷积神经网络模型来预测乘客出行需求。实例研究表明,本模型能有效捕获乘客出行需求时空依赖性的动态特征,提升模型的预测性能,具有较高的准确性和实用性。
关键词
出行需求预测
注意力机制
时空依赖性
时空
图卷积神经网络
Keywords
travel demand forecasting
attention mechanism
spatiotemporal dependence
attention based spatial temporal graph convolutional networks
分类号
U491.1 [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
基于个性化联邦学习的无线通信流量预测
被引量：
2
2
作者
林尚静
马冀
李月颖
庄琲
李铁
李子怡
田锦
机构
北京邮电大学安全生产智能监控北京市重点实验室
金陵科技学院网络与通信工程学院
出处
《电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第1期64-73,共10页
基金
国家重点研发计划(2019YFC1511400)
中央高校基本科研业务费(2021RC07)
泛网无线通信教育部重点实验室开放基金(KFKT-2020102)。
文摘
提出一种基于分布式的城市全域通信流量预测算法Fed-DenseNet,各个边缘计算服务器在中心服务器的协调下进行协同训练,中心服务器利用KL散度挑选出流量分布相似的区域流量模型,并采用联邦平均算法对具有相似流量分布的区域流量模型的参数进行融合,以较低的复杂度和通信开销实现城市全域流量预测。此外,城市范围内不同地区流量具有高度差异化的特征,为此,在Fed-DenseNet算法基础上,提出基于合作博弈的个性化联邦学习算法p-Fed-DenseNet,将本地区的各个区域性数据特征作为合作博弈的参与者,通过合作博弈的超可加性准则,进行本地区特征的筛选,从而达到既能提高模型的泛化性,又能够保持对本地流量精准刻画的目的。
关键词
云边协同
合作博弈
联邦学习
时空依赖性
无线流量预测
Keywords
cloud-edge collaboration
coalitional game
federated learning
spatio-temporal dependence
wireless traffic prediction
分类号
TN92 [电子电信—通信与信息系统]
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职称材料
题名
基于图卷积神经网络的城市交通态势预测算法
被引量：
35
3
作者
闫旭
范晓亮
郑传潘
臧彧
王程
程明
陈龙彪
机构
厦门大学信息学院
出处
《浙江大学学报（工学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第6期1147-1155,共9页
基金
国家自然科学基金资助项目(61872306,U1605254,61971363,61802325)
厦门市科技局资助项目(3502Z20193017).
文摘
为了实时准确地预测城市交通流量,提高城市交通态势感知和预测准确度,提出一种改进的时空图卷积深度神经网络算法:基于自由流动可达矩阵的时空图卷积深度神经网络(FAST-GCN).利用图卷积神经网络有效表达城市复杂路网的结构特性,引入自由流动可达矩阵来挖掘复杂路网的时空依赖性,从而提高交通态势预测准确度;对交通流速及站点地理位置数据进行数据预处理;在现有的时空图卷积深度神经网络算法的基础上,增加基于自由流动可达矩阵的图卷积模块,以有效挖掘城市交通路网的独特空间特征;通过一个全连接的输出层输出交通流预测结果;在真实世界数据集PeMS上对算法效果进行验证.结果表明,采用提出的FAST-GCN算法能够有效获取交通路网独特的物理特性,从而捕获交通数据的时空依赖性,优于时空图卷积(STGCN)等基线算法,其在45 min的预测准确率最好可提高5.656%;相比基线模型,所提算法能够适应大规模路网的交通流预测,且具有可扩展性.
关键词
交通流预测
深度学习
图卷积神经网络
时空依赖性
自由流动可达矩阵
Keywords
traffic prediction
deep learning
graph convolution neural network
spatio-temporal dependency
free-flow reachable matrix
分类号
TP399 [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
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于时空注意力机制的网约车出行需求预测模型
王宁
马洪恩
《汽车工程学报》
2024
0
在线阅读
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职称材料
2
基于个性化联邦学习的无线通信流量预测
林尚静
马冀
李月颖
庄琲
李铁
李子怡
田锦
《电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023
2
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
基于图卷积神经网络的城市交通态势预测算法
闫旭
范晓亮
郑传潘
臧彧
王程
程明
陈龙彪
《浙江大学学报（工学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020
35
在线阅读
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职称材料
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