一种基于STGCN-GRU模型的交通流量预测

城市扩张意味着大城市交通流量的高速增长。交通流量预测在交通智能系统中发挥着重要作用,通过准确预测交通流量,交通智能系统可以更好地优化交通管理和提供出行服务以及实现实时交通监控和调度。交通流量预测方法的研究已经从传统的统计模型和机器学习模型转到深度学习模型。

一种基于图学习的异常轨迹检测模型

随着人工智能技术和传感器技术(如GPS)的普及,移动轨迹数据(如车辆轨迹数据)以前所未有的规模产生,轨迹数据包括了交通出行的时间和位置信息,反映了各种各样的交通模式和出行特征。对轨迹数据进行分析已经成为一个热门的研究领域,它有着广泛的应用基础,如交通流量预测、地图匹配、轨迹相似性计算和轨迹出行方式识别等应用。

一种基于ST-GraphSAGE模型的交通流量预测方法

随着城市现代化的发展,交通问题(交通拥堵、交通事故等)已变成许多城市需要解决的重点问题之一。交通流预测是交通运输领域的重要研究方向,它对于提高道路网运行效率、缓解城市交通拥堵、减少交通环境污染等方面具有重要意义。随着城市化进程的加速和机动车保有量的增加,城市交通问题日益突出,而交通流预测可以为城市交通管理提供科学依据,从而有效缓解城市交通压力。