基于聚类算法和图神经网络的短时交通流预测

来源 :吉林大学学报(工学版 | 被引量 : 0次 | 上传用户:wxc13439460105
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准确的交通流预测对于城市路网规划和缓解交通拥堵具有重要意义。但是交通流数据表现出的动态性和强时空相关性使得精确的预测变得困难。针对现有预测模型不能充分利用交通流数据时空相关性的问题,本文提出一种结合聚类算法,图神经网络(graph neural network,GNN)以及门控循环单元(gated recurrent unit,GRU)的深度学习模型。首先将原始数据进行预处理之后,通过聚类算法划分若干类型的流量模式;使用GNN提取复杂路网交通流的空间相关性,融合道路的皮尔逊相关性分析,以及节点的局部聚类系数(clustering coefficient),挖掘潜在的节点连接关系;使用GRU来提取交通流数据之间的时间相关性,通过自注意力机制(self-attention)来捕获数据之间的相互依赖关系;最终将GRU的输出,GNN的输出以及原始输入做残差连接再通过全连接层得到最终的预测结果.通过多组实验证明了本文所提出模型的预测精度优于其他基线模型以及文献[14]的模型。
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