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本文提出一种基于图卷积神经网络和注意力机制的短时交通流量预测模型.该模型利用图卷积网络捕获路网流量空间特征;利用自注意力机制调整网络输出,提高最终预测结果的精确度.实验结果表明,相较于对比方法,本文提出的图卷积注意力网络模型可提升预测精度.
基于图卷积神经网络和注意力机制的短时交通流量预测
【摘 要】
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本文提出一种基于图卷积神经网络和注意力机制的短时交通流量预测模型.该模型利用图卷积网络捕获路网流量空间特征;利用自注意力机制调整网络输出,提高最终预测结果的精确度.
【机 构】
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中国科学院大学,中国科学院自动化研究所
【出 处】
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交通工程
【发表日期】
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2019年4期
【基金项目】
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中国铁路总公司科技研究开发计划课题2017X001-B
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