【摘 要】
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融合了路网结构的交通流态势预测是一个高度非线性化且复杂的时空动态相关性的时序数据预测问题。然而,传统交通流态势预测方法无法建模交通网络中长时间序列数据间的时空相
【机 构】
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中国科学院软件研究所,中国科学院大学,大规模流数据集成与分析技术北京市重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金(61703013,91646201),北京市自然科学基金(4192004)。
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融合了路网结构的交通流态势预测是一个高度非线性化且复杂的时空动态相关性的时序数据预测问题。然而,传统交通流态势预测方法无法建模交通网络中长时间序列数据间的时空相关性。针对交通路网交通流态势预测问题,提出了一种基于图结构的交通流预测深度学习模型。首先,基于图小波变换定义图小波卷积算子,设计了面向路网交通流态势预测的图小波卷积神经网络模块;其次,结合时空注意机制构建了用于道路网络交通流态势预测的时空动态相关性模型,以捕获交通网络的动态时空相关性;最后,采用叠加多层图小波神经网络模块的策略,构建了一种面向路网交
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