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基于GRU的密集连接时空图注意力网络的城市交通预测
1
作者
郭海锋
许宏伟
周子盛
《高技术通讯》
CAS
北大核心
2024年第5期463-474,共12页
城市道路拓扑结构的复杂性、交通流量的实时变化以及多元的外部环境等因素给交通预测带来了极大的困难。现有方法对交通路网的时空特征挖掘性不足,缺乏对外部因素的考虑,为此本文提出了一种基于门控循环单元(GRU)的时空图注意力密集连...
城市道路拓扑结构的复杂性、交通流量的实时变化以及多元的外部环境等因素给交通预测带来了极大的困难。现有方法对交通路网的时空特征挖掘性不足,缺乏对外部因素的考虑,为此本文提出了一种基于门控循环单元(GRU)的时空图注意力密集连接网络,通过门控循环单元来捕获路网数据的动态规律,并以图注意力密集连接网络来提取路网复杂的空间结构特征,建立城市交通网络对时空的依赖关系。针对外部客观因素,采用独热编码的方式对城市各路段发生的交通事件进行数据建模,增强交通网络的信息属性。以杭州申花路及周围共309个路段为例,对所提出模型的预测能力和可行性进行验证。实验结果表明,模型预测精度最高达到了81.64%,与传统数学模型和主流的神经网络模型对比,预测精度较ARIMA提高了35.42%,较图注意力网络(GAT)和GRU神经网络分别提高了17.45%和3.02%。实验证明该方法可以适应复杂的交通流进行长期的交通预测任务,同时也能增强交通管理能力,减少交通拥堵成本。
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关键词
交通预测
时空特征
神经网络
门控循环单元(GRU)
密集连接
图注意力网络(GAT)
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职称材料
题名
基于GRU的密集连接时空图注意力网络的城市交通预测
1
作者
郭海锋
许宏伟
周子盛
机构
浙江工业大学信息工程学院
浙江工业大学网络空间安全研究院
出处
《高技术通讯》
CAS
北大核心
2024年第5期463-474,共12页
基金
国家自然科学基金(52072343)
浙江省自然科学基金(LY20E080023)
国家重点研发计划(2019YFE0126100)资助项目。
文摘
城市道路拓扑结构的复杂性、交通流量的实时变化以及多元的外部环境等因素给交通预测带来了极大的困难。现有方法对交通路网的时空特征挖掘性不足,缺乏对外部因素的考虑,为此本文提出了一种基于门控循环单元(GRU)的时空图注意力密集连接网络,通过门控循环单元来捕获路网数据的动态规律,并以图注意力密集连接网络来提取路网复杂的空间结构特征,建立城市交通网络对时空的依赖关系。针对外部客观因素,采用独热编码的方式对城市各路段发生的交通事件进行数据建模,增强交通网络的信息属性。以杭州申花路及周围共309个路段为例,对所提出模型的预测能力和可行性进行验证。实验结果表明,模型预测精度最高达到了81.64%,与传统数学模型和主流的神经网络模型对比,预测精度较ARIMA提高了35.42%,较图注意力网络(GAT)和GRU神经网络分别提高了17.45%和3.02%。实验证明该方法可以适应复杂的交通流进行长期的交通预测任务,同时也能增强交通管理能力,减少交通拥堵成本。
关键词
交通预测
时空特征
神经网络
门控循环单元(GRU)
密集连接
图注意力网络(GAT)
Keywords
traffic prediction
spatio-temporal features
neural network
gated recurrent unit(GRU)
dense-ly connected
graph attention network(GAT)
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
U491.14 [交通运输工程—交通运输规划与管理]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于GRU的密集连接时空图注意力网络的城市交通预测
郭海锋
许宏伟
周子盛
《高技术通讯》
CAS
北大核心
2024
0
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