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基于时空图神经网络的交通流预测( Traffic Flow Prediction via Spatial Temporal Graph Neural Network )
X Wang Y Ma Y Wang W Jin J Yu
交通流分析、预测和管理是新时期智慧城市建设的关键。借助深度神经网络和交通大数据，我们可以更好地理解隐藏在复杂交通网络中的潜在模式。一条道路上的交通流动态不仅在时间维上依赖于序列模式，而且在空间维上依赖于其他道路。虽然目前已有的预测未来交通流的工作，但大多数工作在空间和时间相关性建模方面存在一定的局限性。本文提出了一种新的时空图神经网络用于交通流预测，该网络能够综合捕捉空间和时间模式。特别是，该框架提供了一个可学习的位置注意机制，以有效地聚合来自邻近道路的信息。同时，它提供了一个时序组件来建模交通流动力学，该组件可以同时利用局部和全局的时间依赖性。在各种实际交通数据集上的实验结果表明了该框架的有效性。
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