【摘 要】
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近年来,城市交通拥堵问题得到了广泛关注,交通治理越来越受到管理部门的重视。随着自动驾驶和智慧城市研究的发展,及时、准确的道路交通信息预测对于交通管理、交通规划和交通安全来说都至关重要。然而及时准确的道路交通信息预测面临着非常大的挑战。首先,道路交通流规律是随着时间的变化而变化的,其变化的规律不是平稳的。比如说工作日和非工作日的交通流变化规律,早高峰和晚高峰的交通流变化规律,早晚高峰与平时的交通流变
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近年来,城市交通拥堵问题得到了广泛关注,交通治理越来越受到管理部门的重视。随着自动驾驶和智慧城市研究的发展,及时、准确的道路交通信息预测对于交通管理、交通规划和交通安全来说都至关重要。然而及时准确的道路交通信息预测面临着非常大的挑战。首先,道路交通流规律是随着时间的变化而变化的,其变化的规律不是平稳的。比如说工作日和非工作日的交通流变化规律,早高峰和晚高峰的交通流变化规律,早晚高峰与平时的交通流变化规律均不相同。其次,由于现实环境道路的复杂性,导致道路交通网络结构并不是常规的欧几里得结构,而是非欧几里得结构。使用常规的方法对道路交通网络进行建模,所提取得到的道路网络结构特征差强人意。随着深度学习的发展和图卷积神经网络的深入研究,给交通流预测带来了新的契机。本文提出了一种基于时空图卷积网络的交通速度预测方法。在该方法中,由于时间维度的工作日和周末的交通速度特征不同,故将时间分为两部分:工作日和周末,之后进一步将时间维度细分成临近时刻维度和日周期维度并采用一种注意力机制的门控循环单元提取必要的时间特征,此即时间特征提取模块。使用图卷积神经网络（GCN）获取道路交通网络的空间结构特征——交通道路网络结构图信号,此即空间特征提取模块。将该图信号作为时间提取模块的输入即实现了时空信息融合。由于道路网络的结构在短期内不会发生变化,因此在空间维度上共享相同的空间图卷积网络结构。最后对本论文所研究的算法进行了实验仿真研究。在PEMSBAY和METR＿LA数据集上,将本文算法实验结果与ARIMA、SARIMA、SVR、LSTM、GRU、FCLSTM和GRU-GCN算法的实验结果进行了对比,结果显示本文所研究算法的预测结果更为准确。
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