准确预测短期OD矩阵（即，从各种来源到目的地的乘客流量的分布）是地铁系统中的一个重要任务。由于许多影响因素的不断变化的性质和实时延迟数据收集问题，这是强大的挑战性。最近，已经提出了一些基于学习的基于学习的模型，以便在乘车和高速公路中进行OD矩阵预测。然而，由于其不同的先验知识和上下文设置，这些模型不能充分捕获地铁网络中的站点之间的复杂时空相关性。在本文中，我们提出了一个混合框架多视图Trgru来解决OD Metro Matrix预测。特别是，它使用三个模块来模拟三个流动变化模式：最近的趋势，日常趋势，每周趋势。在每个模块中，基于每个站的嵌入的多视图表示被构造并馈送到基于变压器的门控复发结构，以通过全球自我注意机制捕获不同站的OD流的动态空间依赖性。在三种大型现实世界地铁数据集上进行了广泛的实验，证明了我们的多视图Trgru在其他竞争对手的优越性。

我们研究了具有动态，可能的周期性的流量的预测问题和区域之间的关节空间依赖关系。鉴于从时隙0到T-1的城市中区的聚合流入和流出流量，我们预测了任何区域的时间t的流量。该地区的现有技术通常以脱钩的方式考虑空间和时间依赖性，或者在具有大量超参数曲调的训练中是相当的计算密集。我们提出了ST-TIS，一种新颖，轻巧和准确的空间变压器，具有信息融合和区域采样进行交通预测。 ST-TIS将规范变压器与信息融合和区域采样延伸。信息融合模块捕获区域之间的复杂空间依赖关系。该区域采样模块是提高效率和预测精度，将计算复杂性切割为依赖性学习从$ O（n ^ 2）$到$ O（n \ sqrt {n}）$，其中n是区域的数量。比最先进的模型的参数较少，我们模型的离线培训在调整和计算方面明显更快（培训时间和网络参数减少高达90±90 \％）。尽管存在这种培训效率，但大量实验表明，ST-TIS在网上预测中大幅度更准确，而不是最先进的方法（平均改善高达11 \％$ 11 \％$ ON MAPE上的$ 14 \％$ 14 \％$ 14 \％$ ON MAPE） 。

流量预测在智能运输系统中交通控制和调度任务的实现中起着重要作用。随着数据源的多元化，合理地使用丰富的流量数据来对流量流中复杂的时空依赖性和非线性特征进行建模是智能运输系统的关键挑战。此外，清楚地评估从不同数据中提取的时空特征的重要性成为一个挑战。提出了双层 - 空间时间特征提取和评估（DL -STFEE）模型。 DL-STFEE的下层是时空特征提取层。流量数据中的空间和时间特征是通过多画图卷积和注意机制提取的，并生成了空间和时间特征的不同组合。 DL-STFEE的上层是时空特征评估层。通过高维自我注意力发项机制产生的注意力评分矩阵，空间特征组合被融合和评估，以便获得不同组合对预测效应的影响。在实际的流量数据集上进行了三组实验，以表明DL-STFEE可以有效地捕获时空特征并评估不同时空特征组合的重要性。

我们都取决于流动性，车辆运输会影响我们大多数人的日常生活。因此，预测道路网络中流量状态的能力是一项重要的功能和具有挑战性的任务。流量数据通常是从部署在道路网络中的传感器获得的。关于时空图神经网络的最新建议通过将流量数据建模为扩散过程，在交通数据中建模复杂的时空相关性方面取得了巨大进展。但是，直观地，流量数据包含两种不同类型的隐藏时间序列信号，即扩散信号和固有信号。不幸的是，几乎所有以前的作品都将交通信号完全视为扩散的结果，同时忽略了固有的信号，这会对模型性能产生负面影响。为了提高建模性能，我们提出了一种新型的脱钩时空框架（DSTF），该框架以数据驱动的方式将扩散和固有的交通信息分开，其中包含独特的估计门和残差分解机制。分离的信号随后可以通过扩散和固有模块分别处理。此外，我们提出了DSTF的实例化，分离的动态时空图神经网络（D2STGNN），可捕获时空相关性，还具有动态图学习模块，该模块针对学习流量网络动态特征的学习。使用四个现实世界流量数据集进行的广泛实验表明，该框架能够推进最先进的框架。

交通流量的技术预测在智能运输系统中起着重要作用。基于图形神经网络和注意机制，大多数先前的作品都利用变压器结构来发现时空依赖性和动态关系。但是，他们尚未彻底考虑时空序列之间的相关信息。在本文中，基于最大信息系数，我们提出了两种详尽的时空表示，空间相关信息（SCORR）和时间相关信息（TCORR）。使用SCORR，我们提出了一个基于相关信息的时空网络（CORRSTN），该网络包括一个动态图神经网络组件，可有效地将相关信息整合到空间结构中，以及一个多头注意力组件，以准确地对动态时间依赖性进行建模。利用TCORR，我们探索了不同周期数据之间的相关模式，以识别最相关的数据，然后设计有效的数据选择方案以进一步增强模型性能。公路交通流量（PEMS07和PEMS08）和地铁人群流（HZME流入和流出）数据集的实验结果表明，Corrstn在预测性能方面表现出了最先进的方法。特别是，在HZME（流出）数据集上，与ASTGNN模型相比，我们的模型在MAE，RMSE和MAPE的指标中分别提高了12.7％，14.4％和27.4％。

由于流量大数据的增加，交通预测逐渐引起了研究人员的注意力。因此，如何在交通数据中挖掘复杂的时空相关性以预测交通状况更准确地成为难题。以前的作品组合图形卷积网络（GCNS）和具有深度序列模型的自我关注机制（例如，复发性神经网络），分别捕获时空相关性，忽略时间和空间的关系。此外，GCNS受到过平滑问题的限制，自我关注受到二次问题的限制，导致GCN缺乏全局代表能力，自我注意力效率低下捕获全球空间依赖性。在本文中，我们提出了一种新颖的交通预测深入学习模型，命名为多语境意识的时空关节线性关注（STJLA），其对时空关节图应用线性关注以捕获所有时空之间的全球依赖性节点有效。更具体地，STJLA利用静态结构上下文和动态语义上下文来提高模型性能。基于Node2VEC和单热编码的静态结构上下文丰富了时空位置信息。此外，基于多头扩散卷积网络的动态空间上下文增强了局部空间感知能力，并且基于GRU的动态时间上下文分别稳定了线性关注的序列位置信息。在两个现实世界交通数据集，英格兰和PEMSD7上的实验表明，我们的Stjla可以获得高达9.83％和3.08％，在最先进的基线上的衡量标准的准确性提高。

时空人群流量预测（STCFP）问题是一种经典问题，具有丰富的现有研究工作，这些努力受益于传统的统计学习和最近的深度学习方法。虽然STCFP可以参考许多现实世界问题，但大多数现有研究都侧重于相当特定的应用，例如预测出租车需求，乘资顺序等。这会阻碍STCFP研究作为针对不同应用的方法几乎没有比较，因此如何将应用驱动的方法概括为其他场景尚不清楚。要填补这一差距，这篇论文进行了两项努力：（i）我们提出了一个叫做STANALYTIC的分析框架，以定性地调查其关于各种空间和时间因素的设计考虑的STCFP方法，旨在使不同的应用驱动的方法进行不同的方法; （ii）（ii）我们构建一个广泛的大型STCFP基准数据集，具有四种不同的场景（包括RideSharing，Bikesharing，Metro和电动车辆充电），其流量高达数亿个流量记录，以定量测量STCFP方法的普遍性。此外，为了详细说明STANalytic在帮助设计上推广的STCFP方法方面的有效性，我们提出了一种通过整合STANALYTIC鉴定的可推广的时间和空间知识来提出一种称为STETA的时空元模型。我们利用不同的深度学习技术实施STMETA的三种变体。通过数据集，我们证明Stmeta变体可以优于最先进的STCFP方法5％。

交通预测对于新时代智能城市的交通建设至关重要。但是，流量数据的复杂空间和时间依赖性使流量预测极具挑战性。大多数现有的流量预测方法都依赖于预定义的邻接矩阵来对时空依赖性建模。但是，道路交通状态是高度实时的，因此邻接矩阵应随着时间的推移而动态变化。本文介绍了一个新的多空间融合图复发网络（MSTFGRN），以解决上述问题。该网络提出了一种数据驱动的加权邻接矩阵生成方法，以补偿预定义的邻接矩阵未反映的实时空间依赖性。它还通过在不同矩的平行时空关系上执行新的双向时空融合操作来有效地学习隐藏的时空依赖性。最后，通过将全局注意机制集成到时空融合模块中，同时捕获了全局时空依赖性。对四个大型现实世界流量数据集进行的广泛试验表明，与替代基线相比，我们的方法实现了最先进的性能。

最近的研究侧重于制定流量预测作为一种时空图形建模问题。它们通常在每个时间步骤构造静态空间图，然后将每个节点连接在相邻时间步骤之间以构造时空图形。在这样的图形中，不同时间步骤的不同节点之间的相关性未明确地反映，这可以限制图形神经网络的学习能力。同时，这些模型在不同时间步骤中使用相同的邻接矩阵时，忽略节点之间的动态时空相关性。为了克服这些限制，我们提出了一种时空关节图卷积网络（StJGCN），用于交通预测在公路网络上的几个时间上限。具体地，我们在任何两个时间步长之间构造预定的和自适应时空关节图（STJG），这代表了全面和动态的时空相关性。我们进一步设计了STJG上的扩张因果时空关节图卷积层，以捕获与多个范围不同的视角的时空依赖关系。提出了一种多范围注意机制来聚合不同范围的信息。四个公共交通数据集的实验表明，STJGCN是计算的高效和优于11个最先进的基线方法。

自行车分享系统（BSSS）在全球越来越受欢迎，并引起了广泛的研究兴趣。本文研究了BSSS中的需求预测问题。空间和时间特征对于BSSS的需求预测至关重要，但提取了时尚动态的需求是挑战性的。另一个挑战是捕捉时空动力学和外部因素之间的关系，例如天气，一周和一天时间。为了解决这些挑战，我们提出了一个名为MSTF-Net的多个时空融合网络。 MSTF-Net由多个时空块组成：3D卷积网络（3D-CNN）块，Eidetic 3D卷积长短短期存储网络（E3D-LSTM）块，以及完全连接的（FC）块。具体地，3D-CNN嵌段突出显示在每个片段中提取短期时空依赖（即，亲近，期间和趋势）; E3D-LSTM块进一步提取对所有碎片的长期时空依赖; FC块提取外部因素的非线性相关性。最后，融合E3D-LSTM和FC块的潜在表示以获得最终预测。对于两个现实世界数据集，显示MSTF-Net优于七种最先进的模型。

交通流量预测是智能运输系统的重要组成部分，从而受到了研究人员的关注。但是，交通道路之间的复杂空间和时间依赖性使交通流量的预测具有挑战性。现有方法通常是基于图形神经网络，使用交通网络的预定义空间邻接图来建模空间依赖性，而忽略了道路节点之间关系的动态相关性。此外，他们通常使用独立的时空组件来捕获时空依赖性，并且不会有效地对全局时空依赖性进行建模。本文提出了一个新的时空因果图形注意网络（STCGAT），以解决上述挑战。在STCGAT中，我们使用一种节点嵌入方法，可以在每个时间步骤中自适应生成空间邻接子图，而无需先验地理知识和对不同时间步骤动态生成图的拓扑的精细颗粒建模。同时，我们提出了一个有效的因果时间相关成分，其中包含节点自适应学习，图形卷积以及局部和全局因果关系卷积模块，以共同学习局部和全局时空依赖性。在四个真正的大型流量数据集上进行的广泛实验表明，我们的模型始终优于所有基线模型。

动态需求预测对于城市交通系统有效运行和管理至关重要。在单模需求预测上进行了广泛的研究，忽略了不同运输模式的需求可以彼此相关。尽管最近的一些努力，现有的多式化需求预测方法通常不够灵活，以便在不同模式下具有不同的空间单元和异质时空相关性的多路复用网络。为了解决这些问题，本研究提出了一种多重峰需求预测的多关系时空图神经网络（ST-MRGNN）。具体地，跨模式的空间依赖性被多个内部和模态关系图编码。引入多关系图神经网络（MRGNN）以捕获跨模式异构空间依赖性，包括广义图卷积网络，以了解关系图中的消息传递机制和基于关注的聚合模块，以总结不同的关系。我们进一步将MRGNN与时间门控卷积层相结合，共同模拟异质时滞的相关性。广泛的实验是使用真实的地铁和来自纽约市的乘车数据集进行的实验，结果验证了我们提出的方法对模式的现有方法的提高性能。需求稀疏位置的改进特别大。进一步分析ST-MRGNN的注意机制还表明了对理解跨模式相互作用的良好解释性。

准确性和可解释性是犯罪预测模型的两个基本属性。由于犯罪可能对人类生命，经济和安全的不利影响，我们需要一个可以尽可能准确地预测未来犯罪的模型，以便可以采取早期步骤来避免犯罪。另一方面，可解释的模型揭示了模型预测背后的原因，确保其透明度并允许我们相应地规划预防犯罪步骤。开发模型的关键挑战是捕获特定犯罪类别的非线性空间依赖和时间模式，同时保持模型的底层结构可解释。在本文中，我们开发AIST，一种用于犯罪预测的注意力的可解释的时空时间网络。基于过去的犯罪发生，外部特征（例如，流量流量和兴趣点（POI）信息）和犯罪趋势，AICT模拟了犯罪类别的动态时空相关性。广泛的实验在使用真实数据集的准确性和解释性方面表现出我们模型的优越性。

Accurate short-term traffic prediction plays a pivotal role in various smart mobility operation and management systems. Currently, most of the state-of-the-art prediction models are based on graph neural networks (GNNs), and the required training samples are proportional to the size of the traffic network. In many cities, the available amount of traffic data is substantially below the minimum requirement due to the data collection expense. It is still an open question to develop traffic prediction models with a small size of training data on large-scale networks. We notice that the traffic states of a node for the near future only depend on the traffic states of its localized neighborhoods, which can be represented using the graph relational inductive biases. In view of this, this paper develops a graph network (GN)-based deep learning model LocaleGN that depicts the traffic dynamics using localized data aggregating and updating functions, as well as the node-wise recurrent neural networks. LocaleGN is a light-weighted model designed for training on few samples without over-fitting, and hence it can solve the problem of few-sample traffic prediction. The proposed model is examined on predicting both traffic speed and flow with six datasets, and the experimental results demonstrate that LocaleGN outperforms existing state-of-the-art baseline models. It is also demonstrated that the learned knowledge from LocaleGN can be transferred across cities. The research outcomes can help to develop light-weighted traffic prediction systems, especially for cities lacking historically archived traffic data.

为了减少乘客等候时间和驾驶员搜索摩擦，骑行公司需要准确地预测时空需求和供需差距。然而，由于乘坐乘车系统中的需求和供需差距有关的时空依赖性，对需求和供需差距的准确预测是一项艰巨的任务。此外，由于机密性和隐私问题，乘车通过删除区域的空间邻接信息，有时会向研究人员发布，这阻碍了时空依赖的检测。为此，本文提出了一种新颖的时空深度学习架构，用于预测具有匿名空间邻接信息的乘车 - HaIning系统中的需求和供需差距，其与时空深度学习架构集成了特征重要性层含有一维卷积神经网络（CNN）和区域分布独立的复发性神经网络（INDRNN）。开发的架构与DIDI Chuxing的真实世界数据集进行了测试，这表明我们的模型基于所提出的体系结构可以优于传统的时间序列模型（例如，Arima）和机器学习模型（例如，梯度升压机，分布式随机林，广义线性模型，人工神经网络）。另外，该特征重要层通过揭示预测中使用的输入特征的贡献提供了模型的解释。

最近，深度学习方法在交通预测方面取得了长足的进步，但它们的性能取决于大量的历史数据。实际上，我们可能会面临数据稀缺问题。在这种情况下，深度学习模型无法获得令人满意的性能。转移学习是解决数据稀缺问题的一种有前途的方法。但是，流量预测中现有的转移学习方法主要基于常规网格数据，这不适用于流量网络中固有的图形数据。此外，现有的基于图的模型只能在道路网络中捕获共享的流量模式，以及如何学习节点特定模式也是一个挑战。在本文中，我们提出了一种新颖的传输学习方法来解决流量预测，几乎可以将知识从数据富的源域转移到数据范围的目标域。首先，提出了一个空间图形神经网络，该网络可以捕获不同道路网络的节点特异性时空交通模式。然后，为了提高转移的鲁棒性，我们设计了一种基于模式的转移策略，我们利用基于聚类的机制来提炼源域中的常见时空模式，并使用这些知识进一步提高了预测性能目标域。现实世界数据集的实验验证了我们方法的有效性。

人口级社会事件，如民事骚乱和犯罪，往往对我们的日常生活产生重大影响。预测此类事件对于决策和资源分配非常重要。由于缺乏关于事件发生的真实原因和潜在机制的知识，事件预测传统上具有挑战性。近年来，由于两个主要原因，研究事件预测研究取得了重大进展：（1）机器学习和深度学习算法的开发和（2）社交媒体，新闻来源，博客，经济等公共数据的可访问性指标和其他元数据源。软件/硬件技术中的数据的爆炸性增长导致了社会事件研究中的深度学习技巧的应用。本文致力于提供社会事件预测的深层学习技术的系统和全面概述。我们专注于两个社会事件的域名：\ Texit {Civil unrest}和\ texit {犯罪}。我们首先介绍事件预测问题如何作为机器学习预测任务制定。然后，我们总结了这些问题的数据资源，传统方法和最近的深度学习模型的发展。最后，我们讨论了社会事件预测中的挑战，并提出了一些有希望的未来研究方向。

最近的研究表明，在将图神经网络应用于多元时间序列预测中，其中时间序列的相互作用被描述为图形结构，并且变量表示为图节点。沿着这一行，现有方法通常假定确定图神经网络的聚合方式的图形结构（或邻接矩阵）是根据定义或自学来固定的。但是，变量的相互作用在现实情况下可以是动态的和进化的。此外，如果在不同的时间尺度上观察到时间序列的相互作用序列的相互作用大不相同。为了使图形神经网络具有灵活而实用的图结构，在本文中，我们研究了如何对时间序列的进化和多尺度相互作用进行建模。特别是，我们首先提供与扩张的卷积配合的层次图结构，以捕获时间序列之间的比例特定相关性。然后，以经常性的方式构建了一系列邻接矩阵，以表示每一层的不断发展的相关性。此外，提供了一个统一的神经网络来集成上述组件以获得最终预测。这样，我们可以同时捕获成对的相关性和时间依赖性。最后，对单步和多步骤预测任务的实验证明了我们方法比最新方法的优越性。

Reliable forecasting of traffic flow requires efficient modeling of traffic data. Different correlations and influences arise in a dynamic traffic network, making modeling a complicated task. Existing literature has proposed many different methods to capture the complex underlying spatial-temporal relations of traffic networks. However, methods still struggle to capture different local and global dependencies of long-range nature. Also, as more and more sophisticated methods are being proposed, models are increasingly becoming memory-heavy and, thus, unsuitable for low-powered devices. In this paper, we focus on solving these problems by proposing a novel deep learning framework - STLGRU. Specifically, our proposed STLGRU can effectively capture both local and global spatial-temporal relations of a traffic network using memory-augmented attention and gating mechanism. Instead of employing separate temporal and spatial components, we show that our memory module and gated unit can learn the spatial-temporal dependencies successfully, allowing for reduced memory usage with fewer parameters. We extensively experiment on several real-world traffic prediction datasets to show that our model performs better than existing methods while the memory footprint remains lower. Code is available at \url{https://github.com/Kishor-Bhaumik/STLGRU}.

准确的交通预测对于智能城市实现交通控制，路线计划和流动检测至关重要。尽管目前提出了许多时空方法，但这些方法在同步捕获流量数据的时空依赖性方面缺陷。此外，大多数方法忽略了随着流量数据的变化而产生的道路网络节点之间的动态变化相关性。我们建议基于神经网络的时空交互式动态图卷积网络（STIDGCN），以应对上述流量预测的挑战。具体而言，我们提出了一个交互式动态图卷积结构，该结构将序列划分为间隔，并通过交互式学习策略同步捕获流量数据的时空依赖性。交互式学习策略使StidGCN有效地预测。我们还提出了一个新颖的动态图卷积模块，以捕获由图生成器和融合图卷积组成的流量网络中动态变化的相关性。动态图卷积模块可以使用输入流量数据和预定义的图形结构来生成图形结构。然后将其与定义的自适应邻接矩阵融合，以生成动态邻接矩阵，该矩阵填充了预定义的图形结构，并模拟了道路网络中节点之间的动态关联的产生。在四个现实世界流量流数据集上进行的广泛实验表明，StidGCN的表现优于最先进的基线。