【摘 要】
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路网交通事故预测是实现道路管控、路线规划的最重要方式之一。考虑到路网中各路段特征与环境因素的影响，建立基于图卷积神经网络（GCN）和门控循环单元（GRU）的时空门控图卷积（STGRGCN）模型预测交通事故风险。通过GCN提取出道路间的空间关联性，通过GRU提取出环境因素中的时间关联性，再通过GCN与GRU的复合模块提取出时空关联性。选取美国全国交通事故数据集中洛杉矶市和休斯顿市相关数据对模型进行检
【基金项目】
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国家自然科学基金（71961016）； 教育部人文社会科学研究规划基金（18YJAZH148）； 甘肃省自然科学基金（20JR10RA212，20JR10RA214）；
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路网交通事故预测是实现道路管控、路线规划的最重要方式之一。考虑到路网中各路段特征与环境因素的影响，建立基于图卷积神经网络（GCN）和门控循环单元（GRU）的时空门控图卷积（STGRGCN）模型预测交通事故风险。通过GCN提取出道路间的空间关联性，通过GRU提取出环境因素中的时间关联性，再通过GCN与GRU的复合模块提取出时空关联性。选取美国全国交通事故数据集中洛杉矶市和休斯顿市相关数据对模型进行检验，STGRGCN模型的均方根误差、平均绝对误差以及召回率在两个城市分别为4.09、2.14、0.714和5.79、3.24、0.683，优于已有统计模型、机器学习模型以及复合模型。设计去除各模块的消融实验，证明本模型各模块皆有助于提升预测性能。
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