【摘 要】
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准确而实时的交通流量预测对成功的交通管理与控制变得越来越重要。然而，传统的基于流量数据的预测仿真方法缺乏对复杂道路网络拓扑关系、交通情况随时间的不稳定变换、天气条件变化等时空依赖关系的考虑。为了获取这些时空关系对于交通流量的影响，基于图卷积模型（GCN）与长短期记忆模型（LSTM），搭建一种基于神经网络的交通流量预测方法，即时空图卷积模型。图卷积模型用于学习道路的复杂拓扑结构，来获取空间依赖关系；
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准确而实时的交通流量预测对成功的交通管理与控制变得越来越重要。然而，传统的基于流量数据的预测仿真方法缺乏对复杂道路网络拓扑关系、交通情况随时间的不稳定变换、天气条件变化等时空依赖关系的考虑。为了获取这些时空关系对于交通流量的影响，基于图卷积模型（GCN）与长短期记忆模型（LSTM），搭建一种基于神经网络的交通流量预测方法，即时空图卷积模型。图卷积模型用于学习道路的复杂拓扑结构，来获取空间依赖关系；长短期记忆模型则用于学习交通数据（流量，天气，事故等）随时间的剧烈改变，来获取时间依赖关系。实验数据显示，时空图卷积模型可以获取道路交通的时空依赖关系，该模型的预测精确度高于传统的交通流量预测方法，也高于不考虑时空依赖关系的其他机器学习预测方法。
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