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基于图卷积神经网络的城市交通态势预测算法
被引量：
36
1
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
基于图卷积神经网络的城市交通态势预测算法
被引量：
36
1
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
36
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