基于时空依赖性和注意力机制的交通速度预测

来源 :计算机系统应用 | 被引量 : 2次 | 上传用户：hecheng555

【摘要】

：

交通流精准预测对保障公共安全和解决交通拥堵具有重要的意义,在城市交通规划、交通管理、交通控制等起着重要的作用.交通预测由于其受限制于城市路网并且随着时间动态变化,其中存在着空间依赖与时间依赖,是近些年来具有挑战性的课题之一.为了同时捕获到空间和时间上的依赖,提出了一个新的神经网络:基于注意力机制的时空图卷积网络(A-TGCN). TGCN网络模型用于捕获交通数据中的动态时空特性与相关性,采用注意力

【作者】

：

陈钰张安勤许春晖

【机构】

：

上海电力大学计算机科学与技术学院

【出处】

：

计算机系统应用

【发表日期】

：

2021年01期

【关键词】

：

交通速度预测图卷积神经网络长短期记忆模型注意力机制时空依赖性 traffic speed prediction GCN LSTM attention s

【基金项目】

：

国家自然科学基金(61772327)

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