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基于知识图谱和时空扩散图卷积网络的港口交通流量预测
被引量：
2
1
作者
薛桂香
王辉
+2 位作者
周卫峰
刘瑜
李岩
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2024年第9期2952-2957,共6页
由于港口交通流量具有随机不确定性、时间不平稳特征,因此港口交通流量的精准预测是一项具有挑战性的任务。为了提高港口交通流量预测精度,考虑气象条件和港口相邻高速公路开闭状态等外部干扰因素,提出了一种基于知识图谱和时空扩散图...
由于港口交通流量具有随机不确定性、时间不平稳特征,因此港口交通流量的精准预测是一项具有挑战性的任务。为了提高港口交通流量预测精度,考虑气象条件和港口相邻高速公路开闭状态等外部干扰因素,提出了一种基于知识图谱和时空扩散图卷积网络的港口交通流量预测算法KG-DGCN-GRU。知识图谱表示港口交通网络相关因素,知识表示方法从港口知识图谱中学习各外部因素的语义信息,扩散图卷积网络(DGCN)和门控循环单元(GRU)能有效挖掘港口交通流量的时空依赖特征。基于天津港交通数据集的实验结果表明,KG-DGCN-GRU能通过知识图谱和扩散图卷积有效提高预测精度,在单步预测(15 min)中与时间图卷积网络(T-GCN)和扩散卷积递归神经网络(DCRNN)相比,均方根误差(RMSE)分别降低了4.85%和7.04%,平均绝对误差(MAE)分别降低了5.80%和8.17%。
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关键词
港口交通流量预测
知识图谱
时空依赖
门控循环单元
图卷积网络
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职称材料
基于多源异构融合与时空图卷积网络的集卡到港量预测模型
2
作者
薛桂香
陈宇昂
+2 位作者
刘瑜
郑倩
宋建材
《计算机工程与科学》
北大核心
2025年第3期561-570,共10页
及时准确的集卡到港量预测算法对于港口物流系统的调度优化和资源分配至关重要。由于集卡到港量受到临港路段交通情况、天气和港口作业计划等多种复杂因素影响而表现出高度非线性和复杂性特征,传统交通流量预测方法难以有效融合内、外...
及时准确的集卡到港量预测算法对于港口物流系统的调度优化和资源分配至关重要。由于集卡到港量受到临港路段交通情况、天气和港口作业计划等多种复杂因素影响而表现出高度非线性和复杂性特征,传统交通流量预测方法难以有效融合内、外部因素的影响并准确提取其时空相关性。针对这一问题,提出了一种基于多源异构数据融合和时空图卷积网络的混合集卡到港量预测模型MHF-STGCN,该模型采用注意力机制自适应提取港口交通流多源异构历史数据的关键信息并挖掘其动态时空演化特征。与单一交通数据相比,多源数据融合使模型MAE下降约34.99%,RMSE下降约31.10%,详细对比实验结果表明该模型在MAE、RMSE和R-Square等指标上显著优于基线模型。
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关键词
智慧港口
交通流量预测
多源异构数据融合
时空图卷积网络
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职称材料
题名
基于知识图谱和时空扩散图卷积网络的港口交通流量预测
被引量：
2
1
作者
薛桂香
王辉
周卫峰
刘瑜
李岩
机构
河北工业大学土木与
交通
学院
河北工业大学人工
智能
与数据科学学院
天津市智能交通运行监测中心
天津
港信息技术发展有限公司
出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2024年第9期2952-2957,共6页
基金
国家自然科学基金资助项目(52208240)
天津市科技计划项目(23ZGCXQY00030)。
文摘
由于港口交通流量具有随机不确定性、时间不平稳特征,因此港口交通流量的精准预测是一项具有挑战性的任务。为了提高港口交通流量预测精度,考虑气象条件和港口相邻高速公路开闭状态等外部干扰因素,提出了一种基于知识图谱和时空扩散图卷积网络的港口交通流量预测算法KG-DGCN-GRU。知识图谱表示港口交通网络相关因素,知识表示方法从港口知识图谱中学习各外部因素的语义信息,扩散图卷积网络(DGCN)和门控循环单元(GRU)能有效挖掘港口交通流量的时空依赖特征。基于天津港交通数据集的实验结果表明,KG-DGCN-GRU能通过知识图谱和扩散图卷积有效提高预测精度,在单步预测(15 min)中与时间图卷积网络(T-GCN)和扩散卷积递归神经网络(DCRNN)相比,均方根误差(RMSE)分别降低了4.85%和7.04%,平均绝对误差(MAE)分别降低了5.80%和8.17%。
关键词
港口交通流量预测
知识图谱
时空依赖
门控循环单元
图卷积网络
Keywords
port traffic flow prediction
knowledge graph
spatio-temporal dependency
Gated Recurrent Unit(GRU)
Graph Convolutional Network(GCN)
分类号
TP181 [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
基于多源异构融合与时空图卷积网络的集卡到港量预测模型
2
作者
薛桂香
陈宇昂
刘瑜
郑倩
宋建材
机构
河北工业大学人工
智能
与数据科学学院
河北工业大学土木与
交通
学院
天津市智能交通运行监测中心
天津
商业大学信息工程学院
出处
《计算机工程与科学》
北大核心
2025年第3期561-570,共10页
基金
天津市科技计划项目(23ZGCXQY00030)。
文摘
及时准确的集卡到港量预测算法对于港口物流系统的调度优化和资源分配至关重要。由于集卡到港量受到临港路段交通情况、天气和港口作业计划等多种复杂因素影响而表现出高度非线性和复杂性特征,传统交通流量预测方法难以有效融合内、外部因素的影响并准确提取其时空相关性。针对这一问题,提出了一种基于多源异构数据融合和时空图卷积网络的混合集卡到港量预测模型MHF-STGCN,该模型采用注意力机制自适应提取港口交通流多源异构历史数据的关键信息并挖掘其动态时空演化特征。与单一交通数据相比,多源数据融合使模型MAE下降约34.99%,RMSE下降约31.10%,详细对比实验结果表明该模型在MAE、RMSE和R-Square等指标上显著优于基线模型。
关键词
智慧港口
交通流量预测
多源异构数据融合
时空图卷积网络
Keywords
smart port
traffic flow prediction
multi-source heterogeneous fusion
spatiotemporal graph convolutional network
分类号
TP183 [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
基于知识图谱和时空扩散图卷积网络的港口交通流量预测
薛桂香
王辉
周卫峰
刘瑜
李岩
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2024
2
在线阅读
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职称材料
2
基于多源异构融合与时空图卷积网络的集卡到港量预测模型
薛桂香
陈宇昂
刘瑜
郑倩
宋建材
《计算机工程与科学》
北大核心
2025
0
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职称材料
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