資料介紹
交通流預(yù)測作為智能交通系統(tǒng)的一個(gè)關(guān)鍵問題,是國內(nèi)外交通領(lǐng)域的硏究熱點(diǎn)。交通流預(yù)測的主要挑戰(zhàn)在于交通流數(shù)據(jù)本身具有復(fù)雜的時(shí)空關(guān)聯(lián),且易受各種社會(huì)事件的影響。針對(duì)這些挑戰(zhàn),提出一種用于交通流預(yù)測的深度學(xué)習(xí)框架。一方面,針對(duì)道路網(wǎng)絡(luò)非歐氏的空間關(guān)聯(lián)以及交通流時(shí)序數(shù)據(jù)的時(shí)間關(guān)聯(lián),設(shè)計(jì)了一種融合圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特征抽取子網(wǎng)絡(luò);另一方面,針對(duì)社會(huì)事件對(duì)交通流的潛在影響,設(shè)計(jì)了一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的社會(huì)事件特征抽取子網(wǎng)絡(luò)。最后融合時(shí)空關(guān)聯(lián)特征抽取子網(wǎng)絡(luò)和社會(huì)事件特征抽取子網(wǎng)絡(luò),實(shí)現(xiàn)交通流預(yù)測模型。為了驗(yàn)證模型的有效性,文中基于真實(shí)交通流數(shù)據(jù)進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)。結(jié)果表明,所提模型與傳統(tǒng)的預(yù)測模型相比具有較髙的準(zhǔn)確度,準(zhǔn)確度提髙了3%~6%。
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