OD区域对之间的原点污染(OD)矩阵记录定向流数据。矩阵中复杂的时空依赖性使OD矩阵预测(ODMF)问题不仅可以棘手,而且是非平凡的。但是,大多数相关方法都是为在特定的应用程序方案中预测非常短的序列时间序列而设计的,在特定的应用程序场景中,该方法无法满足方案和预测实用应用长度的差异要求。为了解决这些问题,我们提出了一个名为Odformer的类似变压器的模型,具有两个显着特征:(i)新型的OD注意机制,该机制捕获了相同起源(目的地)之间的特殊空间依赖性,可大大提高与捕获OD区域之间空间依赖关系的2D-GCN结合后,预测交叉应用方案的模型。 (ii)一个时期的自我注意力,可以有效地预测长序列OD矩阵序列,同时适应不同情况下的周期性差异。在三个应用程序背景(即运输流量,IP骨干网络流量,人群流)中进行的慷慨实验表明,我们的方法的表现优于最新方法。
translated by 谷歌翻译
近年来,图形神经网络(GNN)与复发性神经网络(RNN)的变体相结合,在时空预测任务中达到了最先进的性能。对于流量预测,GNN模型使用道路网络的图形结构来解释链接和节点之间的空间相关性。最近的解决方案要么基于复杂的图形操作或避免预定义的图。本文提出了一种新的序列结构,以使用具有稀疏体系结构的GNN-RNN细胞在多个抽象的抽象上提取时空相关性,以减少训练时间与更复杂的设计相比。通过多个编码器编码相同的输入序列,并随着编码层的增量增加,使网络能够通过多级抽象来学习一般和详细的信息。我们进一步介绍了来自加拿大蒙特利尔的街道细分市场流量数据的新基准数据集。与高速公路不同,城市路段是循环的,其特征是复杂的空间依赖性。与基线方法相比,一小时预测的实验结果和我们的MSLTD街道级段数据集对我们的模型提高了7%以上,同时将计算资源要求提高了一半以上竞争方法。
translated by 谷歌翻译
交通预测在智能运输系统中起着不可或缺的作用,使每日旅行更方便和更安全。然而,时空相关的动态演化使得准确的流量预测非常困难。现有工作主要采用图形神经NetWroks(GNNS)和深度时间序列模型(例如,复发性神经网络),以捕获动态交通系统中的复杂时空模式。对于空间模式,GNN难以在道路网络中提取全局空间信息,即远程传感器信息。虽然我们可以使用自我关注来提取全球空间信息,如前面的工作中,它也伴随着巨大的资源消耗。对于时间模式,交通数据不仅易于识别每日和每周趋势,而且难以识别由事故引起的短期噪音(例如,汽车事故和雷暴)。现有交通模型难以在时间序列中区分复杂的时间模式,因此难以实现准确的时间依赖。为了解决上述问题,我们提出了一种新颖的噪声感知高效时空变压器架构,用于准确的交通预测,名为StFormer。 Stformer由两个组件组成,这是噪声感知的时间自我关注(NATSA)和基于图形的稀疏空间自我关注(GBS3A)。 NATSA将高频分量和低频分量与时间序列分开以消除噪声并分别通过学习滤波器和时间自我关注捕获稳定的时间依赖性。 GBS3A以基于图形的稀疏查询替换vanilla自我关注的完整查询,以减少时间和内存使用情况。四个现实世界交通数据集的实验表明,履带器优于较低的计算成本的最先进的基线。
translated by 谷歌翻译
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。
translated by 谷歌翻译
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。
translated by 谷歌翻译
交通预测是智能交通系统的问题(ITS),并为个人和公共机构是至关重要的。因此,研究高度重视应对准确预报交通系统的复杂的时空相关性。但是,有两个挑战:1)大多数流量预测研究主要集中在造型相邻传感器的相关性,而忽略远程传感器,例如,商务区有类似的时空模式的相关性; 2)使用静态邻接矩阵中曲线图的卷积网络(GCNs)的现有方法不足以反映在交通系统中的动态空间依赖性。此外,它采用自注意所有的传感器模型动态关联细粒度方法忽略道路网络分层信息,并有二次计算复杂性。在本文中,我们提出了一种新动态多图形卷积递归网络(DMGCRN),以解决上述问题,可以同时距离的空间相关性,结构的空间相关性,和所述时间相关性进行建模。那么,只使用基于距离的曲线图来捕获空间信息从节点是接近距离也构建了一个新潜曲线图,其编码的道路之间的相关性的结构来捕获空间信息从节点在结构上相似。此外,我们在不同的时间将每个传感器的邻居到粗粒区域,并且动态地分配不同的权重的每个区域。同时,我们整合动态多图卷积网络到门控重复单元(GRU)来捕获时间依赖性。三个真实世界的交通数据集大量的实验证明,我们提出的算法优于国家的最先进的基线。
translated by 谷歌翻译
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。
translated by 谷歌翻译
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}.
translated by 谷歌翻译
流量预测是智能交通系统中时空学习任务的规范示例。现有方法在图形卷积神经操作员中使用预定的矩阵捕获空间依赖性。但是,显式的图形结构损失了节点之间关系的一些隐藏表示形式。此外,传统的图形卷积神经操作员无法在图上汇总远程节点。为了克服这些限制,我们提出了一个新型的网络,空间 - 周期性自适应图卷积,并通过注意力网络(Staan)进行交通预测。首先,我们采用自适应依赖性矩阵,而不是在GCN处理过程中使用预定义的矩阵来推断节点之间的相互依存关系。其次,我们集成了基于图形注意力网络的PW注意,该图形是为全局依赖性设计的,而GCN作为空间块。更重要的是,在我们的时间块中采用了堆叠的散布的1D卷积,具有长期预测的效率,用于捕获不同的时间序列。我们在两个现实世界数据集上评估了我们的Staan,并且实验验证了我们的模型优于最先进的基线。
translated by 谷歌翻译
图表上的交通流量预测在许多字段(例如运输系统和计算机网络)中具有现实世界应用。由于复杂的时空相关性和非线性交通模式,交通预测可能是高度挑战的。现有的作品主要是通过分别考虑空间相关性和时间相关性来模拟此类时空依赖性的模型,并且无法对直接的时空相关性进行建模。受到图形域中变形金刚最近成功的启发,在本文中,我们建议使用局部多头自我攻击直接建模时空图上的跨空间相关性。为了降低时间的复杂性,我们将注意力接收场设置为空间相邻的节点,还引入了自适应图以捕获隐藏的空间范围依赖性。基于这些注意机制,我们提出了一种新型的自适应图形时空变压器网络(ASTTN),该网络堆叠了多个时空注意层以在输入图上应用自我注意力,然后是线性层进行预测。公共交通网络数据集,Metr-La PEMS-Bay,PEMSD4和PEMSD7的实验结果证明了我们模型的出色性能。
translated by 谷歌翻译
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。
translated by 谷歌翻译
本文旨在统一非欧几里得空间中的空间依赖性和时间依赖性,同时捕获流量数据的内部空间依赖性。对于具有拓扑结构的时空属性实体,时空是连续的和统一的,而每个节点的当前状态都受到每个邻居的变异时期的邻居的过去状态的影响。大多数用于流量预测研究的空间依赖性和时间相关性的空间神经网络在处理中分别损害了时空完整性,而忽略了邻居节点的时间依赖期可以延迟和动态的事实。为了建模这种实际条件,我们提出了一种新型的空间 - 周期性图神经网络,将空间和时间视为不可分割的整体,以挖掘时空图,同时通过消息传播机制利用每个节点的发展时空依赖性。进行消融和参数研究的实验已经验证了拟议的遍及术的有效性,并且可以从https://github.com/nnzhan/traversenet中找到详细的实现。
translated by 谷歌翻译
交通预测在智能交通系统中很重要,有利于交通安全,但由于现实世界交通系统中的复杂和动态的时空依赖性,这是非常具有挑战性的。先前的方法使用预定义或学习的静态图来提取空间相关性。但是,基于静态图形的方法无法挖掘交通网络的演变。研究人员随后为每次切片生成动态图形以反映空间相关性的变化,但它们遵循独立建模的时空依赖性的范例,忽略了串行空间影响。在本文中,我们提出了一种新的基于跨时动态图形的深度学习模型,名为CDGNet,用于交通预测。该模型能够通过利用横行动态图来有效地捕获每个时切片和其历史时片之间的串联空间依赖性。同时,我们设计了稀疏横行动态图的浇注机制,符合现实世界中的稀疏空间相关性。此外,我们提出了一种新颖的编码器解码器架构,用于结合基于交叉时间动态图形的GCN,用于多步行量预测。三个现实世界公共交通数据集的实验结果表明CDGNET优于最先进的基线。我们还提供了一种定性研究来分析我们建筑的有效性。
translated by 谷歌翻译
延长预测时间是对真实应用的危急需求,例如极端天气预警和长期能源消耗规划。本文研究了时间序列的长期预测问题。基于现有的变压器的模型采用各种自我关注机制来发现远程依赖性。然而,长期未来的复杂时间模式禁止模型找到可靠的依赖项。此外,变压器必须采用长期级效率的稀疏版本的点明显自我关注,从而导致信息利用瓶颈。超越变形金刚,我们将自动运气设计为具有自动相关机制的新型分解架构。我们突破了序列分解的预处理公约,并将其翻新为深层模型的基本内部。这种设计为复杂的时间序列具有渐进式分解容量的自动成形。此外,由随机过程理论的启发,我们基于串联周期性设计自相关机制,这在子系列级别进行了依赖关系发现和表示聚合。自动相关性效率和准确性的自我关注。在长期预测中,自动成形器产生最先进的准确性,六个基准测试中的相对改善38%,涵盖了五种实际应用:能源,交通,经济,天气和疾病。此存储库中可用的代码:\ url {https://github.com/thuml/autoformer}。
translated by 谷歌翻译
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。
translated by 谷歌翻译
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%。
translated by 谷歌翻译
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。
translated by 谷歌翻译
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) 。
translated by 谷歌翻译
Modeling multivariate time series has long been a subject that has attracted researchers from a diverse range of fields including economics, finance, and traffic. A basic assumption behind multivariate time series forecasting is that its variables depend on one another but, upon looking closely, it's fair to say that existing methods fail to fully exploit latent spatial dependencies between pairs of variables. In recent years, meanwhile, graph neural networks (GNNs) have shown high capability in handling relational dependencies. GNNs require well-defined graph structures for information propagation which means they cannot be applied directly for multivariate time series where the dependencies are not known in advance. In this paper, we propose a general graph neural network framework designed specifically for multivariate time series data. Our approach automatically extracts the uni-directed relations among variables through a graph learning module, into which external knowledge like variable attributes can be easily integrated. A novel mix-hop propagation layer and a dilated inception layer are further proposed to capture the spatial and temporal dependencies within the time series. The graph learning, graph convolution, and temporal convolution modules are jointly learned in an end-to-end framework. Experimental results show that our proposed model outperforms the state-of-the-art baseline methods on 3 of 4 benchmark datasets and achieves on-par performance with other approaches on two traffic datasets which provide extra structural information. CCS CONCEPTS• Computing methodologies → Neural networks; Artificial intelligence.
translated by 谷歌翻译
揭开多个机场之间的延迟传播机制的神秘面纱对于精确且可解释的延迟预测至关重要,这对于所有航空业利益相关者来说至关重要。主要挑战在于有效利用与延迟传播有关的时空依赖性和外源因素。但是,以前的作品仅考虑有限的时空模式,其因素很少。为了促进延迟预测的更全面的传播建模,我们提出了时空传播网络(STPN),这是一种时空可分开的图形卷积网络,在时空依赖性捕获中是新颖的。从空间关系建模的方面,我们提出了一个多画卷积模型,考虑地理位置和航空公司计划。从时间依赖性捕获的方面,我们提出了一种多头的自我发起的机制,可以端对端学习,并明确地推定延迟时间序列的多种时间依赖性。我们表明,关节空间和时间学习模型产生了Kronecker产品的总和,这是由于时空依赖性归因于几个空间和时间邻接矩阵的总和。通过这种方式,STPN允许对空间和时间因素进行串扰,以建模延迟传播。此外,将挤压和激发模块添加到STPN的每一层,以增强有意义的时空特征。为此,我们在大规模机场网络中将STPN应用于多步进和出发延迟预测。为了验证我们的模型的有效性,我们尝试了两个现实世界中的延迟数据集,包括美国和中国航班延迟;我们表明,STPN优于最先进的方法。此外,STPN产生的反事实表明,它学习了可解释的延迟传播模式。
translated by 谷歌翻译