典型文献
基于时空动态图卷积网络的交通流量预测
文献摘要：
时空动态图卷积网络(STDGCN)模型运用拉普拉斯矩阵隐藏网络和自适应邻接矩阵,可以充分反映交通网络时空关系.文章使用郑州绕城高速公路数据集(HighwayZZ)和重庆绕城高速公路数据集(HighwayCQ)进行交通流量预测试验.结果表明,与LSTM、GRU、GCRN、STGCN、ASTGCN模型相比,STDGCN模型在两个交通数据集的预测精度提高10％～12％;STDGCN模型更能够揭示不同路段交通数据之间的隐藏时空关系;位于多条高速公路的交叉口和U型口附近的节点对其他节点交通流量影响更大;STDGCN模型在平原城市和山地城市高速公路交通流量预测中均具有较强的普适性.
文献关键词：
图卷积网络;隐藏网络;自适应邻接矩阵;高速公路;交通流量预测
中图分类号：
作者姓名：
李璐瑶
作者机构：
重庆交通大学建筑与城市规划学院,重庆400074
文献出处：
引用格式：
[1]李璐瑶-.基于时空动态图卷积网络的交通流量预测)[J].智能城市,2022(01):1-7
A类：
STDGCN,隐藏网络,自适应邻接矩阵,HighwayZZ,HighwayCQ,GCRN
B类：
时空动态,动态图卷积网络,交通流量预测,拉普拉斯矩阵,充分反映,交通网络,时空关系,绕城,路数,GRU,ASTGCN,交通数据,同路,路段,多条,交叉口,点交,平原城市,山地城市,高速公路交通
AB值：
0.172717
相似文献
机标中图分类号，由域田数据科技根据网络公开资料自动分析生成，仅供学习研究参考。
