資料介紹
交通流預(yù)測作為智能交通系統(tǒng)的一個關(guān)鍵問題,是國內(nèi)外交通領(lǐng)域的硏究熱點。交通流預(yù)測的主要挑戰(zhàn)在于交通流數(shù)據(jù)本身具有復(fù)雜的時空關(guān)聯(lián),且易受各種社會事件的影響。針對這些挑戰(zhàn),提出一種用于交通流預(yù)測的深度學(xué)習(xí)框架。一方面,針對道路網(wǎng)絡(luò)非歐氏的空間關(guān)聯(lián)以及交通流時序數(shù)據(jù)的時間關(guān)聯(lián),設(shè)計了一種融合圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特征抽取子網(wǎng)絡(luò);另一方面,針對社會事件對交通流的潛在影響,設(shè)計了一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的社會事件特征抽取子網(wǎng)絡(luò)。最后融合時空關(guān)聯(lián)特征抽取子網(wǎng)絡(luò)和社會事件特征抽取子網(wǎng)絡(luò),實現(xiàn)交通流預(yù)測模型。為了驗證模型的有效性,文中基于真實交通流數(shù)據(jù)進行了實驗。結(jié)果表明,所提模型與傳統(tǒng)的預(yù)測模型相比具有較髙的準(zhǔn)確度,準(zhǔn)確度提髙了3%~6%。
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