【摘 要】
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一方面,随着社会经济的发展,人们对于出行的需求在不断增大,有限的道路网络承担的通行压力也与日俱增,如何缓解交通拥堵一直是人们关注的热点;另一方面,随着智慧交通、大数据、人工智能等领域的科学技术不断的发展,海量交通数据的获取和应用变得更容易。交通流实时、精准的预测作为智能交通发展的重要基础,对解决交通问题有着重要的意义,交通大数据则为交通流预测问题的实现提供了前提。在这样的背景下,交通流预测问题有着
【基金项目】
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黑龙江省自然科学基金联合引导项目“基于时空相关性深度表征学习的交通状态短时预测研究”,项目编号:LH2021E074；
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一方面,随着社会经济的发展,人们对于出行的需求在不断增大,有限的道路网络承担的通行压力也与日俱增,如何缓解交通拥堵一直是人们关注的热点;另一方面,随着智慧交通、大数据、人工智能等领域的科学技术不断的发展,海量交通数据的获取和应用变得更容易。交通流实时、精准的预测作为智能交通发展的重要基础,对解决交通问题有着重要的意义,交通大数据则为交通流预测问题的实现提供了前提。在这样的背景下,交通流预测问题有着非常重要的研究价值,成为了交通领域的研究热点。本文基于交通流的时空相关性,对交通流的短时预测问题展开研究,提出了STAtt-GCN和STAtt-GAT短时交通流预测模型。STAtt-GCN模型分为时空相关性捕获和注意力机制两部分。其中通过GCN和LSTM进行交通流的空间和时间相关性的捕获,在此基础上加入时间注意力机制,对不同时刻的历史数据赋予不同的权重来进行交通流的预测。STAtt-GAT模型分为时空编码和多步预测解码两部分。时空编码部分通过GAT和LSTM来捕获交通流的时空相关性,多步预测解码部分加入了时间注意力机制,并通过计划采样的方式对交通流数据进行多步预测。模型在两个真实数据集PEMS04数据集和METR-LA数据集上进行了实例验证,并将优化后模型的预测结果与T-GCN等其它几种基线模型进行了实验误差的对比分析,实验结果说明了两种模型在短时交通流预测方面的实用性和有效性,能够更好地捕捉交通流的时空特征。
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