基于時空卷積注意力網絡的道路速度預測研究

——以寧波主要路網為例

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摘  要：針對交通流數(shù)據建模時空特性挖掘不足的問題，提出了STGAN網絡。運用時空圖卷積和注意力機制挖掘道路網絡時空規(guī)律。注意力機制使得網絡對相鄰道路和歷史時間數(shù)據的關注度不同，其分組注意力卷積的機制能夠使得網絡訓練擺脫路網空間拓撲規(guī)模的限制，并使模型可運用在較大規(guī)模的路網上。實驗表明，STGAN模型在寧波高、快速路和主干路上速度預測誤差比DCRNN小，在寧波數(shù)據集上預測速度表現(xiàn)出良好的精度。（剩余7481字）