為了實時準(zhǔn)確地預(yù)測城市交通流量,提高城市交通態(tài)勢感知和預(yù)測準(zhǔn)確度,提出一種改進(jìn)的時空圖卷積深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法:基于自由流動可達(dá)矩陣的時空圖卷積深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（FAST-GCN）.利用圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有效表達(dá)城市復(fù)雜路網(wǎng)的結(jié)構(gòu)特性,引入自由流動可達(dá)矩陣來挖掘復(fù)雜路網(wǎng)的時空依賴性,從而提高交通態(tài)勢預(yù)測準(zhǔn)確度;對交通流速及站點地理位置數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理;在現(xiàn)有的時空圖卷積深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的基礎(chǔ)上,增加基于自由流動可達(dá)矩陣的圖卷積模塊,以有效挖掘城市交通路網(wǎng)的獨特空間特征;通過一個全連接的輸出層輸出交通流預(yù)測結(jié)果;在真實世界數(shù)據(jù)集PeMS上對算法效果進(jìn)行驗證.結(jié)果表明,采用提出的FAST-GCN算法能夠有效獲取交通路網(wǎng)獨特的物理特性,從而捕獲交通數(shù)據(jù)的時空依賴性,優(yōu)于時空圖卷積（STGCN）等基線算法,其在45 min的預(yù)測準(zhǔn)確率最好可提高5.656%;相比基線模型,所提算法能夠適應(yīng)大規(guī)模路網(wǎng)的交通流預(yù)測,且具有可擴展性. 

【文章來源】：浙江大學(xué)學(xué)報(工學(xué)版). 2020年06期 第1147-1155頁 北大核心

【文章頁數(shù)】：9 頁

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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本文編號：2911741