基于图卷积网络的交通路口流量预测模型
Traffic flow prediction model based on graph convolutional network for traffic intersections
西南科技大学 计算机科学与技术学院, 四川 绵阳 621000
摘要
交通流量预测是建设智慧城市中一项重要性高且挑战性大的任务。准确预测需要考虑如节假日、相似节点和天气等多种影响因素组成的时空特征。为了准确捕获到路网路口的时空特征，提出了一种基于图卷积神经网络、时序算法Prophet和Pearson相关系数的预测模型，以实现考虑空间结构、相似节点、节假日及其他影响因素对路口流量的准确预测。首先，为降低相似节点影响引入Pearson相关系数，改进时序算法，实现时间特征的捕捉；然后，采用图卷积神经网络实现空间特征的捕捉；最后，通过线性回归确定图卷积网络和时序算法的融合权重，得到时空融合预测的结果。最终基于成都市出租车轨迹数据分析提取出路口流量数据，并进行了流量预测实验。结果表明，提出的模型准确性优于大多现有的基线方法，与T-GCN、ASTGCN、AGCRN模型相比，MAE分别降低了1.623、0.724、0.161，精度分别提高了0.144、0.068、0.021，验证了该模型在交通路口流量预测中的有效性。
基金项目
国防基础计划科研项目(JCKY2019204B007)
国家自然基金资助项目(61872304)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2022.06.0307
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2023年第40卷 第2期
所属栏目: 算法研究探讨
出版页码: 440-444
文章编号: 1001-3695(2023)02-021-0440-05
发布历史
[2022-08-29] 优先出版
[2023-02-05] 印刷出版
引用本文
何沁玮, 李学俊, 廖竞. 基于图卷积网络的交通路口流量预测模型 [J]. 计算机应用研究, 2023, 40 (2): 440-444. (He Qinwei, Li Xuejun, Liao Jing. Traffic flow prediction model based on graph convolutional network for traffic intersections [J]. Application Research of Computers, 2023, 40 (2): 440-444. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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