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题名基于循环独立机制的交通流量预测
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作者
温雯
江建强
蔡瑞初
郝志峰
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机构
广东工业大学计算机学院
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出处
《广东工业大学学报》
CAS
2024年第1期86-92,共7页
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基金
广东省自然科学基金资助项目(2021A1515011965)。
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文摘
交通流量预测是智能交通控制和管理系统的一个重要环节,但交通流量数据具有时间和空间上的非线性和复杂性等特征,为对其进行精准预测,本文提出了Graph Temopral Recurrent Independent Mechanisms (G-tRIM)模型。该模型使用图注意力网络(Graph Attention Networks, GAT)来有效捕获交通流量数据的空间依赖关系,使用循环独立机制(Recurrent Independent Mechanisms, RIM)来精准刻画交通流量数据的潜在状态。最后在北京和贵州数据集上,以均方误差(Mean Square Error, MSE)和平均绝对误差(Mean Absolute Error, MAE)为指标进行实验,结果表明,G-tRIM在各个数据集上的表现均优于基准模型。
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关键词
交通流量预测
图注意力网络
循环独立机制
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Keywords
traffic flow prediction
graph attention networks
recurrent independent mechanisms
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分类号
TP183
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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