基于層次時空注意力圖卷積的交通速度預(yù)測方法

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摘 要：針對交通速度預(yù)測方法主要考慮實際交通路網(wǎng)而忽略人群活動熱點區(qū)域的影響問題，提出一種層次時空圖卷積網(wǎng)絡(luò)模型（hierarchical spatio-temporal graph convolutional network， H-STGCN）。首先，通過計算路段節(jié)點之間的距離構(gòu)建路網(wǎng)結(jié)構(gòu)圖，并使用聚類算法得到熱點區(qū)域的聚類圖；其次，利用圖卷積網(wǎng)絡(luò)層和時空注意力機制層來提取交通速度數(shù)據(jù)的時空特征；最后，引入過往鄰近時間段、昨天相同時間段及上周同一時間段3個時間分量的交通速度數(shù)據(jù)分別進行訓練，以挖掘交通速度在相同時間段的規(guī)律。（剩余13467字）