计算机工程

作者：荣斌, 武志昊, 刘晓辉, 赵苡积, 林友芳, 景一真

单位：1. 北京交通大学 a. 计算机与信息技术学院;b. 交通数据分析与挖掘北京市重点实验室, 北京 100044;2. 中国民用航空局民航旅客服务智能化应用技术重点实验室, 北京 100105

关键词：智能交通,流量预测,交通站点,时空多图卷积,上下文门控单元

基金：中央高校基本科研业务费专项资金（2019JBM023）。

交通流量预测是智能交通系统中的重要组成部分，但由于交通流量受交通状况、地理位置、时间等多种因素影响，使其具有高度非线性与复杂性，实现精准预测的难度较大。针对交通站点的出入流量预测问题，提出一种基于上下文门控的时空多图卷积网络（CG-STMGCN）模型。根据站点间的相邻关系与流通流量关系构造邻居图与流通流量图表示站点流量之间的邻近相关性与流量依赖性，在两图上分别建立基于上下文门控的时空卷积模块捕获站点流量的时空特征，并使用哈达玛乘积融合两图的输出作为最终预测结果。在真实交通站点数据集上的实验结果表明，CG-STMGCN模型的预测准确性优于同类预测方法，且稳定性更强。

来源：2020年第5期

《计算机工程》期刊编辑部

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