文档名：面向高速公路流量预测的自适应图注意力网络
摘要：为克服循环神经网络和基于预定义图的图卷积神经网络的局限性,捕获交通数据中复杂的时空相关性,实现准确的高速公路流量预测,提出一种自适应图注意力网络模型.该模型整合节点自适应参数学习模块、自适应邻接矩阵生成模块和门控循环单元,以捕获路网交通数据中复杂的时空相关性.同时,为解决循环神经网络难以捕获长期的时间相关性和产生信息损失的问题,设计了一个转换注意力层以建模未来时间步信息与历史多个时间步信息的相关性.最后,基于桂林市高速公路网的真实交通数据试验,验证了所提出方法的有效性.
作者：袁毅 王振华 滕志伟 黄文军 王然 余梁 Author：YUANYi WANGZhenhua TENGZhiwei HUANGWenjun WANGRan YULiang
作者单位：安徽毫阜高速公路有限公司,安徽亳州236000招商新智科技有限公司,北京100000北京交通大学计算机与信息技术学院,北京100044
刊名：大连交通大学学报 ISTIC
Journal：JournalofDalianJiaotongUniversity
年，卷(期)：2023, 44(4)
分类号：
关键词：智能交通 交通流量预测 自适应图神经网络 注意力机制 循环神经网络
Keywords：intelligenttransportation trafficflowforecasting adaptivegraphneuralnetwork attentionmecha-nism recurrentneuralnetwork
机标分类号：TP391TP183TN919.81
在线出版日期：2023年10月31日
基金项目：北京市自然科学基金面向高速公路流量预测的自适应图注意力网络[
期刊论文] 大连交通大学学报--2023, 44(4)袁毅 王振华 滕志伟 黄文军 王然 余梁为克服循环神经网络和基于预定义图的图卷积神经网络的局限性,捕获交通数据中复杂的时空相关性,实现准确的高速公路流量预测,提出一种自适应图注意力网络模型.该模型整合节点自适应参数学习模块、自适应邻接矩阵生成模块...参考文献和引证文献
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