【摘 要】
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随着深度学习的发展,神经网络在各个领域都有着大量的应用,智慧交通系统也不例外。交通流预测是智慧交通系统的基石,是整个交通预测的核心所在。近年来,图卷积神经网络的利用有效地提高了交通预测的性能,如何进一步提高对图的时空特征进行捕获的能力,将会成为热点。为了提升交通预测的精度,提出了一种基于双路信息时空图卷积网络的交通预测模型。首先,针对图卷积网络的交通预测模型在长距离依赖上建模有所不足,并且没有完全
【基金项目】
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国家自然科学基金（61762092）； 云南省软件工程重点实验室开放基金项目（2017SE204）； 云南省重大科技专项（202002AB080001）； 云南大学服务云南行动计划《机场智慧管理平台关键技术研究及实现》（C176240501005）;《材料基因工程-基于Metcloud
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随着深度学习的发展,神经网络在各个领域都有着大量的应用,智慧交通系统也不例外。交通流预测是智慧交通系统的基石,是整个交通预测的核心所在。近年来,图卷积神经网络的利用有效地提高了交通预测的性能,如何进一步提高对图的时空特征进行捕获的能力,将会成为热点。为了提升交通预测的精度,提出了一种基于双路信息时空图卷积网络的交通预测模型。首先,针对图卷积网络的交通预测模型在长距离依赖上建模有所不足,并且没有完全挖掘时空图信息之间的隐藏关系以及在时空图结构上还有信息缺失,提出了一种三重池化注意力机制来建模全局上下文信息。通过对图卷积层和时间卷积层各增加并行的三重池化注意力路径,构造了一个双路信息时空卷积层,提升了卷积层的泛化能力及模型捕获长距离依赖的能力,同时让时空卷积层能够很好地捕获时空图结构上的空间和时间特征,从而有效地提升了交通预测性能。在两个公共交通数据集（METR-LA和PEMS-BAY）上的实验结果表明,该模型具有较好的性能。
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