准确的市区交通流量预测对交通管理、城市规划和公共安全等领域具有重要意义.现有城区交通流量预测方法主要采用CNN等深度学习模型,但存在以下问题:一方面由于捕获全局空间依赖需要堆砌很多层增加网络的接受域,导致学习全局空间依赖关...准确的市区交通流量预测对交通管理、城市规划和公共安全等领域具有重要意义.现有城区交通流量预测方法主要采用CNN等深度学习模型,但存在以下问题:一方面由于捕获全局空间依赖需要堆砌很多层增加网络的接受域,导致学习全局空间依赖关系的效率低下,另一方面忽略了城市区域交通流量的动态性.针对上述问题,本文提出了一种基于注意力的动态时空神经网络市区交通流量预测模型(Spatio-Temporal 3D Convolution Global Depth Residual Network, ST-3DGN).首先,该模型使用多层三维卷积捕捉城市区域交通流动性;然后,采用改进的残差结构结合空间注意力机制对远距离区域间流的空间依赖性进行建模;最后,使用了一种早期融合机制稳定了训练过程,从而进一步提高了模型ST-3DGN的性能.在两个真实公开的数据集上进行了大量实验,实验结果表明本文提出的ST-3DGN模型在预测准确性方面明显优于现有的主流交通预测模型.展开更多
区域交通流量预测是智慧交通系统的一项重要功能。联邦学习可以支持多位置服务提供商(Location Service Provider,LSP)的联合训练,使得训练数据集可以更加全面地覆盖整个区域的交通流量,提高预测准确率。但是,当前基于联邦学习的区域交...区域交通流量预测是智慧交通系统的一项重要功能。联邦学习可以支持多位置服务提供商(Location Service Provider,LSP)的联合训练,使得训练数据集可以更加全面地覆盖整个区域的交通流量,提高预测准确率。但是,当前基于联邦学习的区域交通流量预测方案存在车辆数据去重、训练节点背叛以及隐私泄露等问题。为此,构建了基于联邦学习的隐私保护区域交通流量预测(Privacy-Preserving Regional Traffic Flow Prediction based on Federated Learning,PPRTFP-FL)模型。模型采用中心部署架构,由联邦中央服务器协调各个LSP联合完成模型的训练,并对全局模型进行梯度聚合与模型更新;采用交叉评价加权聚合的策略来防御部分不可信节点对全局模型的恶意攻击,提升了全局模型的鲁棒性;预测阶段使用同态加密聚合算法,各LSP在不泄露自身运营数据的情况下实现了更准确的流量预测。利用相关数据集进行测试,测试结果表明当训练数据集覆盖区域流量充分的情况下,本模型相比本地模型的预测准确率有明显的提升。对模型进行不同比例的恶意节点攻击实验,由实验结果可知,系统在存在恶意节点情况(当恶意节点数量小于总节点数量50%时)下仍具备较好的防御效果。展开更多
文摘准确的市区交通流量预测对交通管理、城市规划和公共安全等领域具有重要意义.现有城区交通流量预测方法主要采用CNN等深度学习模型,但存在以下问题:一方面由于捕获全局空间依赖需要堆砌很多层增加网络的接受域,导致学习全局空间依赖关系的效率低下,另一方面忽略了城市区域交通流量的动态性.针对上述问题,本文提出了一种基于注意力的动态时空神经网络市区交通流量预测模型(Spatio-Temporal 3D Convolution Global Depth Residual Network, ST-3DGN).首先,该模型使用多层三维卷积捕捉城市区域交通流动性;然后,采用改进的残差结构结合空间注意力机制对远距离区域间流的空间依赖性进行建模;最后,使用了一种早期融合机制稳定了训练过程,从而进一步提高了模型ST-3DGN的性能.在两个真实公开的数据集上进行了大量实验,实验结果表明本文提出的ST-3DGN模型在预测准确性方面明显优于现有的主流交通预测模型.
文摘区域交通流量预测是智慧交通系统的一项重要功能。联邦学习可以支持多位置服务提供商(Location Service Provider,LSP)的联合训练,使得训练数据集可以更加全面地覆盖整个区域的交通流量,提高预测准确率。但是,当前基于联邦学习的区域交通流量预测方案存在车辆数据去重、训练节点背叛以及隐私泄露等问题。为此,构建了基于联邦学习的隐私保护区域交通流量预测(Privacy-Preserving Regional Traffic Flow Prediction based on Federated Learning,PPRTFP-FL)模型。模型采用中心部署架构,由联邦中央服务器协调各个LSP联合完成模型的训练,并对全局模型进行梯度聚合与模型更新;采用交叉评价加权聚合的策略来防御部分不可信节点对全局模型的恶意攻击,提升了全局模型的鲁棒性;预测阶段使用同态加密聚合算法,各LSP在不泄露自身运营数据的情况下实现了更准确的流量预测。利用相关数据集进行测试,测试结果表明当训练数据集覆盖区域流量充分的情况下,本模型相比本地模型的预测准确率有明显的提升。对模型进行不同比例的恶意节点攻击实验,由实验结果可知,系统在存在恶意节点情况(当恶意节点数量小于总节点数量50%时)下仍具备较好的防御效果。
