【摘 要】
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交通流预测问题主要通过考虑交通流量的历史时间序列特征预测当前目标节点在未来一段时间的交通流量信息。作为智能交通领域的研究热点,对于交通疏导和路径规划等具有重要意义。针对已有的交通网络时空信息特征分析和建模方式的不足,如路网拓扑结构的构建方式不合理、数据特征信息存在单一性,导致不能有效提取城市路网动态的空间依赖关系、挖掘出潜在的交通模式等问题,提出一种基于预测能力得分（Predictive Powe
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交通流预测问题主要通过考虑交通流量的历史时间序列特征预测当前目标节点在未来一段时间的交通流量信息。作为智能交通领域的研究热点,对于交通疏导和路径规划等具有重要意义。针对已有的交通网络时空信息特征分析和建模方式的不足,如路网拓扑结构的构建方式不合理、数据特征信息存在单一性,导致不能有效提取城市路网动态的空间依赖关系、挖掘出潜在的交通模式等问题,提出一种基于预测能力得分（Predictive Power Score,PPS）的思想来构建动态拓扑结构关系,从而实现时空特征的有效提取。其次将所构建的动态拓扑结构和基于物理距离的拓扑结构进行有效的特征融合,通过使用GCGRU（Graph Convolutional Network-Gated Recurrent Unit）时空组合模型进行时空特征学习,进而用于交通流预测。实验结果表明,所提出的拓扑结构的构建方式有更高的预测效率以及预测准确度。针对已有交通流预测研究中模型计算复杂度高、无法处理隐含抽象特征等问题,本文改进一种基于表示学习的交通流预测模型框架STGCT（Spatial Temporal GraPh Convolutional Network-Transformer）,主要将交通数据学习分为空间特征和时间特征两大学习框架,将时空特征数据表征到矩阵空间,避免了复杂的特征工程。同时通过注意力机制更好的提取时间序列上的长期依赖,减少预测的误差损失。实验结果表明,所提出的算法能够高效的处理抽象的复杂问题,在多个实验评价中,取得较好的性能。在上述方法研究基础上,结合应用需求,通过对交通流预测任务的多方面分析研究,并利用已有交通信息传感器数据,设计并实现了一套交通流预测系统,能够对实际交通流进行预测和评估。
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