基于轻量时空图卷积模型的路网交通流预测

交通流预测是智能交通系统的重要组成部分。针对路网交通流天然具有的时空依赖性,结合交通流时序因果卷积与路网空间拓扑结构图卷积,提出一种基于递增式丢边的轻量时空图卷积神经网络模型,实现时空特征的有效融合,建立路网交通流高精度预测模型,提高交通流预测精度的同时降低其计算资源消耗、缩短预测响应时间。模型以单“三明治”式时空卷积模块为核心组件,减少时间卷积与空间卷积间的高计算消耗交互,有效提取交通流时空特征的同时保持整体结构轻量,其中的“厚夹心”空间图卷积采用多层图卷积网络以捕获远程高阶邻居节点信息、扩大空间感受野,并引入递增式丢边策略分阶处理邻居节点边,消解其潜在的过平滑。在模型训练中引入动态初始学习率,随模型训练进程演进动态调适学习率,进一步提升优化器性能,保证模型整体上的优越性。以真实基准交通流数据开展实验,对比分析本文所构建模型与多种相关基线模型的训练时间、预测精度等指标,并分析讨论所建模型在路网各节点上预测结果的离散性及其精度,解析多层图卷积可能具有的过平滑现象以及递增式丢边策略的消解能力。研究结果表明,本文所构建模型能有效捕获路网交通流的时空特性,以更少的训练时间获得更高的预测精度。