深度卷积记忆网络时空数据模型

时空数据是包含时间和空间属性的数据类型.研究时空数据需要设计时空数据模型,用以处理数据与时间和空间的关系,得到信息对象由于时间和空间改变而产生的行为状态变化的趋势.交通信息数据是一类典型的时空数据.由于交通网络的复杂性和多变性,以及与时间和空间的强耦合性,使得传统的系统仿真和数据分析方法不能有效地得到数据之间的关系.本文通过对交通数据中临近空间属性信息的处理,解决了由于传统时空数据模型只关注时间属性导致模型对短时间间隔数据预测能力不足的问题,进而提高模型预测未来信息的能力.本文提出一个全新的时空数据模型—深度卷积记忆网络.深度卷积记忆网络是一个包含卷积神经网络和长短时间记忆网络的多元网络结构,可以提取数据的时间和空间属性信息,通过加入周期和镜像特征提取模块对网络进行修正.通过对两类典型时空数据集的验证,表明深度卷积记忆网络在预测短时间间隔的数据信息时,相较于传统的时空数据模型,不仅预测误差有了很大程度的降低,而且模型的训练速度也得到提升.