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融合图结构学习和轻量级循环建模的地图匹配方法
1
作者
罗威
刘钰
+1 位作者
黄强
武志昊
《北京大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第6期979-988,共10页
现有的地图匹配方法主要依赖序列到序列模型来捕获轨迹内关联性,忽略路段间、轨迹间以及轨迹与路段间的关联性。同时,现有方法采用的循环神经网络因其固有结构,难以进行高效的并行计算。为了充分利用数据中存在的多种关联性,并提升模型...
现有的地图匹配方法主要依赖序列到序列模型来捕获轨迹内关联性,忽略路段间、轨迹间以及轨迹与路段间的关联性。同时,现有方法采用的循环神经网络因其固有结构,难以进行高效的并行计算。为了充分利用数据中存在的多种关联性,并提升模型的并行计算能力,提出一种融合图结构学习和轻量级循环建模的地图匹配方法(GMMSR)。通过路网卷积和轨迹图卷积,建模路段之间和轨迹之间的关联性,采用在隐空间对齐路网和轨迹表示的方式,建模轨迹与路段之间的关联性。利用轻量级循环单元实现模型更高效的并行计算。在北京市某区域轨迹路网数据集上的实验结果表明,所提模型较已有基准模型在精度上实现大幅度提升,在效率上相当或更好。
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关键词
地图匹配
轨迹和路网关联性
图神经网络
轻量级循环单元
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职称材料
题名
融合图结构学习和轻量级循环建模的地图匹配方法
1
作者
罗威
刘钰
黄强
武志昊
机构
北京交通大学计算机与信息技术学院
腾讯科技(北京)有限公司
出处
《北京大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第6期979-988,共10页
基金
中央高校基本科研业务费
腾讯犀牛鸟大出行专项研究计划资助.
文摘
现有的地图匹配方法主要依赖序列到序列模型来捕获轨迹内关联性,忽略路段间、轨迹间以及轨迹与路段间的关联性。同时,现有方法采用的循环神经网络因其固有结构,难以进行高效的并行计算。为了充分利用数据中存在的多种关联性,并提升模型的并行计算能力,提出一种融合图结构学习和轻量级循环建模的地图匹配方法(GMMSR)。通过路网卷积和轨迹图卷积,建模路段之间和轨迹之间的关联性,采用在隐空间对齐路网和轨迹表示的方式,建模轨迹与路段之间的关联性。利用轻量级循环单元实现模型更高效的并行计算。在北京市某区域轨迹路网数据集上的实验结果表明,所提模型较已有基准模型在精度上实现大幅度提升,在效率上相当或更好。
关键词
地图匹配
轨迹和路网关联性
图神经网络
轻量级循环单元
Keywords
map matching
trajectory and road correlations
graph neural networks
simple recurrence unit
分类号
U463.6 [机械工程—车辆工程]
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
融合图结构学习和轻量级循环建模的地图匹配方法
罗威
刘钰
黄强
武志昊
《北京大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024
0
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参考文献
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