面向交通流预测的时空编码器-解码器模型
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1.湖南师范大学,长沙理工大学;2.湖南师范大学;3.长沙理工大学

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通讯作者:

中图分类号:

TP391

基金项目:

国防基础科研计划项目(WDZC20205500119);湖南省自然科学基金(2021JJ30456);国家重点实验室开放课题(ICT2022B60);国防科技重点实验室基金项目(2021-KJWPDL-17)


Spatial-temporal encoder-decoder model for traffic flow prediction
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    摘要:

    交通流预测在缓解交通拥堵中起到了至关重要的作用。许多研究方法不能全面地挖掘交通数据中的动态隐藏相关性。针对这一项挑战,研究动态时空变化特征,提出了一个基于编码器-解码器的交通预测模型。在模型中,编码器和解码器都主要由多头时空注意力机制组成,在两者中间加入了连接注意力机制,以分析路网时空相关性。模型还使用时空嵌入编码与自适应图卷积结合构成的动态嵌入模块来分析节点的动态和静态信息。在两个真实数据集上的实验,证明了该时空模型在长短期流量预测的效果优于基线模型。因此,时空编码器-解码器模型能有效处理复杂的时空序列,提升交通流预测的准确性。

    Abstract:

    Traffic flow prediction plays a crucial role in alleviating traffic congestion. Many research methods did not fully explore dynamic hidden correlations in traffic data. To address this challenge, an encoder-decoder-based traffic prediction model was proposed by studying the dynamic spatio-temporal variation characteristics. In the model, both encoder and decoder mainly consisted of multi-head spatio-temporal attention mechanism modules, and a connection attention mechanism was added in between to analyze the spatio-temporal correlations of the road network. The model also used a dynamic embedding module consisting of a combination of both spatio-temporal embedding coding and adaptive graph convolution to analyze the dynamic and static information of nodes. Experiments on two real datasets demonstrated that the spatio-temporal model outperformed the baseline model for long- and short-term traffic prediction. Thus, the spatio-temporal encoder-decoder model can effectively handle complex spatio-temporal sequences and improve the traffic flow prediction accuracy.

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  • 收稿日期:2023-02-13
  • 最后修改日期:2023-04-22
  • 录用日期:2023-05-05
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