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基于多头注意力时空图神经网络的交通流预测
被引量：
1
1
作者
肖琳
陈洪超
邹复民
《重庆交通大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第9期78-85,共8页
准确的交通预测对于智能交通系统(ITS)至关重要。然而,由于复杂的时间和空间依赖关系,现有的交通流预测方法未能有效捕获路网的时空特征,并且忽略了路网交通数据的相关性在空间维度和时间维度上表现出的较强动态性。为了进一步提高预测...
准确的交通预测对于智能交通系统(ITS)至关重要。然而,由于复杂的时间和空间依赖关系,现有的交通流预测方法未能有效捕获路网的时空特征,并且忽略了路网交通数据的相关性在空间维度和时间维度上表现出的较强动态性。为了进一步提高预测精度,提出了一种基于多头注意力的时空图神经网络模型。首先,该模型构造了一个自适应图结构学习组件,该自适应图结构学习组件可以有效地捕获图结构的动态时空相关性。其次,该模型基于注意力机制分别设计了时间多头注意力模块和空间多头注意力模块,所设计的时空多头注意力模块可以有效地对路网的时空特征进行提取。最后,利用堆叠的时空卷积层对未来的交通状况进行预测。在开源数据集上的实验结果表明:该模型在时空特征提取以及长期预测方面表现优异,并且比基线方法取得了更精确的预测结果。
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关键词
交通工程
交通预测
智能交通系统
时空多头注意力
图神经网络
自适应图结构
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职称材料
题名
基于多头注意力时空图神经网络的交通流预测
被引量：
1
1
作者
肖琳
陈洪超
邹复民
机构
福建理工大学计算机科学与数学学院
福建省大数据挖掘与应用技术重点实验室
福建理工大学电子电气与物理学院
出处
《重庆交通大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第9期78-85,共8页
基金
国家自然科学基金面上项目(62376059)
福建省财政厅资助项目(GY-Z23012)。
文摘
准确的交通预测对于智能交通系统(ITS)至关重要。然而,由于复杂的时间和空间依赖关系,现有的交通流预测方法未能有效捕获路网的时空特征,并且忽略了路网交通数据的相关性在空间维度和时间维度上表现出的较强动态性。为了进一步提高预测精度,提出了一种基于多头注意力的时空图神经网络模型。首先,该模型构造了一个自适应图结构学习组件,该自适应图结构学习组件可以有效地捕获图结构的动态时空相关性。其次,该模型基于注意力机制分别设计了时间多头注意力模块和空间多头注意力模块,所设计的时空多头注意力模块可以有效地对路网的时空特征进行提取。最后,利用堆叠的时空卷积层对未来的交通状况进行预测。在开源数据集上的实验结果表明:该模型在时空特征提取以及长期预测方面表现优异,并且比基线方法取得了更精确的预测结果。
关键词
交通工程
交通预测
智能交通系统
时空多头注意力
图神经网络
自适应图结构
Keywords
traffic engineering
traffic prediction
intelligent transportation system
spatiotemporal multi-head attention
graph neural network
adaptive graph structure
分类号
U491.112 [交通运输工程—交通运输规划与管理]
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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作者
出处
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被引量
操作
1
基于多头注意力时空图神经网络的交通流预测
肖琳
陈洪超
邹复民
《重庆交通大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2024
1
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