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题名基于速度门控时空图卷积网络的交通流预测
被引量：1
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作者
杨国亮
温钧林
赖振东
张硕
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机构
江西理工大学电气工程与自动化学院
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出处
《传感器与微系统》
CSCD
北大核心
2022年第8期128-130,135,共4页
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基金
国家自然科学基金资助项目(51365017)
江西省教育厅科技计划项目(GJJ190450)。
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文摘
现有的交通流预测模型大多数仅以交通流数据的角度进行预测,但交通速度和交通流数据之间也存在着一定的联系。因此,提出一种基于速度门控时空图卷积网络(SGSTGCN)的交通流预测模型,同时以交通流和交通速度的角度来解决交通流预测问题。SGSTGCN通过门控扩张卷积和图卷积分别对交通数据的时间和空间相关性进行建模,接着利用门控机制将交通速度特征融合到交通流特征中,使模型更精确地感知交通路网的动态变化,以实现准确的交通流预测。在真实高速公路交通流数据集上的实验表明,SGSTGCN模型比其他时空图网络预测模型DCRNN,STGCN具有更高的预测精度。
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关键词
智能交通
交通流预测
速度门控模块
时空图卷积
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Keywords
intelligent transportation
traffic flow prediction
speed gated module
spatiotemporal graph convolu-tion
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分类号
U491.1
[交通运输工程—交通运输规划与管理]
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