(类别离散型特征)再拼接上节点嵌入E(N,D)经典嵌入了来区分不同节点的。还有两个粒度的周期嵌入,TTiD是将一天分很多份,细粒度的时间戳嵌入;TDiW是粗粒度的周几的嵌入。用它们来区分时间周期性和空间关系。 然后就是通过全连接层,再到输出层了,也很简单。
1.交通(交通流量预测、出租车或网约车需求预测、交通流异常检测、停车位可用性预测) 交通流量预测:交通流量预测问题,即给定前T个时刻的历史流量信息,预测未来T‘时刻的交通信息。通过图卷积操作,结合交通系统层次结构,包括道路网络的微观层和宏观层来进行流量的预测。 出租车或网约车需求预测:进行出租车或网约车OD...
1. 交通流量预测： - 数据分析和模型预测： AI利用大数据分析技术来处理历史交通数据，例如交通摄像头、GPS数据、车辆传感器数据等，以预测未来的交通流量。机器学习算法可以根据过去的交通模式和趋势来创建预测模型。 - 实时流量监控： AI还能够实时监测交通流量，通过无人机、传感器和摄像头等设备来提供实时交通状况。...
交通流量预测是ITS中非常关键、基础的部分, 迄今为止已经提出了很多预测模型用于预测短时交通流量, 如:ARIMA[3]、神经网络、非参数回归模型, 对介绍了这些模型并做了详细的准确性对比。 1 BP神经网络 BP神经网络是将Widrow-Hoff学习算法推广到多层神经网络和非线性转换函数的基础上产生的。Widrow-Hoff学习算法是近似...
交通流量预测作为时空数据挖掘中的一大方向,主要是对路网传感器采集到的流量数据进行分析。不同于太阳能、电能、天气等时间序列长时间序列分析(Informer经典工作),交通流量预测一般是短期预测且是多变量预测多变量(历史数据为12步预测未来的12步),当然也有研究将交通流量预测给扩展到144步预测144步。
城市不同区域的交通流量预测是一项极具挑战的研究工作。研究高精准的交通预测模型,需要考虑以下三方面的因素: 区域自身特征:区域交通流量的变化模式因区域不同存在差异,具有明显的时间与空间特征。 区域之间相关性:由于交通的流动性,区域之间的流量变化存...
1. 提出了基于时空自关注机制的 PDFormer 模型,用于精确的交通流量预测。解决了前面提出的复杂交通数据动态、长距离、时延的问题。 2. 设计了一个空间自注意力模块,该模块通过不同的 graph masking 方法对局部地理邻域和全局语义邻域进行建模,并进一步设计了一种交通延迟感知特征转换模块,该模型可以显式地对空间信息...
交通流量预测机器学习 交通流量预测的意义 简介 随着图网络的发展,其在非欧氏数据上的应用被进一步开发,而交通预测就是图网络的一个主要应用领域。交通预测指的是根据历史交通数据和交通网络的拓扑结构来预测未来的交通状况,包括但不限于速度、流量、拥堵等。交通流量预测是其他上层任务如路径规划的基础,是工业界非常...
目前,常用的交通流量预测方法主要依赖于历史数据和数学模型。首先,通过收集历史交通流量数据,分析不同时间段和天气条件下的交通状况,建立起数据模型。然后,利用这些模型进行交通流量的预测。常用的预测模型包括时间序列模型、回归模型和神经网络模型等。其中,神经网络模型由于其对非线性问题的适应性强,近年来得到了广泛应用...
1、短期交通流量预测摘要交通流量是一种对于一段时间内在某个路口内通过的交通实体量,在现在的社会中,智能运输系统等交通理论的研究已经渐渐成为兴旺国家的研究对象,而交通流量预测分析是其中的核心研究之一.所以,对于交通流量的预测成为叩开智能交通系统大门的最有力的那一把钥匙.在前面,我们首先面临的一个问题是对于...