考虑到运输系统的多模式性质和潜在的跨模式相关性，通过从多模式数据中学习来提高需求预测准确性的趋势越来越大。这些多模式的预测模型可以提高准确性，但是当多模式数据集的不同部分由无法直接共享数据的不同机构拥有时，不太实际。尽管各个机构可能无法直接共享他们的数据，但他们可能会共享受其数据培训的预测模型，在此模型无法使用其数据集中确定确切信息。这项研究提出了一个无监督的知识适应需求预测框架，以通过基于其他模式的数据利用预训练的模型来预测目标模式的需求，这不需要源模式的直接数据共享。所提出的框架利用多种运输模式之间的潜在共享模式来改善预测性能，同时避免在不同机构之间直接共享数据。具体而言，首先根据源模式的数据学习了预训练的预测模型，该模式可以捕获和记住源旅行模式。然后，将目标数据集的需求数据编码为单个知识部分和共享知识部分，该部分将分别通过个人提取网络提取旅行模式和共享提取网络。无监督的知识适应策略用于通过制作预训练的网络和共享提取网络类似来形成共享功能，以进一步预测。我们的发现表明，通过将预先训练的模型共享到目标模式可以改善预测性能，而无需依赖直接数据共享。

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。

As ride-hailing services become increasingly popular, being able to accurately predict demand for such services can help operators efficiently allocate drivers to customers, and reduce idle time, improve congestion, and enhance the passenger experience. This paper proposes UberNet, a deep learning Convolutional Neural Network for short-term prediction of demand for ride-hailing services. UberNet empploys a multivariate framework that utilises a number of temporal and spatial features that have been found in the literature to explain demand for ride-hailing services. The proposed model includes two sub-networks that aim to encode the source series of various features and decode the predicting series, respectively. To assess the performance and effectiveness of UberNet, we use 9 months of Uber pickup data in 2014 and 28 spatial and temporal features from New York City. By comparing the performance of UberNet with several other approaches, we show that the prediction quality of the model is highly competitive. Further, Ubernet's prediction performance is better when using economic, social and built environment features. This suggests that Ubernet is more naturally suited to including complex motivators in making real-time passenger demand predictions for ride-hailing services.

准确的实时流量预测对于智能运输系统（ITS）至关重要，它是各种智能移动应用程序的基石。尽管该研究领域以深度学习为主，但最近的研究表明，开发新模型结构的准确性提高正变得边缘。取而代之的是，我们设想可以通过在具有不同数据分布和网络拓扑的城市之间转移“与预测相关的知识”来实现改进。为此，本文旨在提出一个新型的可转移流量预测框架：域对抗空间 - 颞网（DASTNET）。 Dastnet已在多个源网络上进行了预训练，并通过目标网络的流量数据进行了微调。具体而言，我们利用图表表示学习和对抗域的适应技术来学习域不变的节点嵌入，这些嵌入式嵌入将进一步合并以建模时间流量数据。据我们所知，我们是第一个使用对抗性多域改编来解决网络范围的流量预测问题的人。 Dastnet始终优于三个基准数据集上的所有最新基线方法。训练有素的dastnet应用于香港的新交通探测器，并且在可用的探测器可用时（一天之内）可以立即（在一天之内）提供准确的交通预测。总体而言，这项研究提出了一种增强交通预测方法的替代方法，并为缺乏历史流量数据的城市提供了实际含义。

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.

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。

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。

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） 。

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。

作为自然现象的地震，历史上不断造成伤害和人类生活的损失。地震预测是任何社会计划的重要方面，可以增加公共准备，并在很大程度上减少损坏。然而，由于地震的随机特征以及实现了地震预测的有效和可靠模型的挑战，迄今为止努力一直不足，需要新的方法来解决这个问题。本文意识到​​这些问题，提出了一种基于注意机制（AM），卷积神经网络（CNN）和双向长短期存储器（BILSTM）模型的新型预测方法，其可以预测数量和最大幅度中国大陆各地区的地震为基于该地区的地震目录。该模型利用LSTM和CNN具有注意机制，以更好地关注有效的地震特性并产生更准确的预测。首先，将零阶保持技术应用于地震数据上的预处理，使得模型的输入数据更适当。其次，为了有效地使用空间信息并减少输入数据的维度，CNN用于捕获地震数据之间的空间依赖性。第三，使用Bi-LSTM层来捕获时间依赖性。第四，引入了AM层以突出其重要的特征来实现更好的预测性能。结果表明，该方法具有比其他预测方法更好的性能和概括能力。

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。

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。

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。

由于动态和复杂的时空依赖性，交通预测具有挑战性。但是，现有方法仍然受到两个关键局限性。首先，许多方法通常使用静态预定义或自适应的空间图来捕获流量系统中动态的时空依赖性，这限制了灵活性，并且仅捕获了整个时间的共享模式，从而导致了次优性能。此外，大多数方法在每个时间步骤中都单独和独立地考虑地面真理与预测之间的绝对误差，这无法维持整体时间序列的全球属性和统计数据，并导致地面真相和预测之间的趋势差异。为此，在本文中，我们提出了一个动态自适应和对抗图卷积网络（DAAGCN），该网络将图形卷积网络（GCN）与生成的对抗网络（GANS）结合在一起，以进行流量预测。具体而言，DAAGCN利用带栅极模块的通用范式将时间变化的嵌入与节点嵌入集成在一起，以生成动态自适应图，以在每个时间步骤中推断空间 - 周期依赖性。然后，设计了两个歧视因子，以维持预测时间序列的全局属性的一致性，并在序列和图形级别上具有地面真相。在四个基准数据集上进行的广泛实验表明，DAAGCN的表现平均比最新的5.05％，3.80％和5.27％在MAE，RMSE和MAPE方面，同时加快收敛性高达9倍。代码可从https://github.com/juyongjiang/daagcn获得。

交通速度预测是许多有价值应用程序的关键，由于其各种影响因素，它也是一项具有挑战性的任务。最近的工作试图通过各种混合模型获得更多信息，从而提高了预测准确性。但是，这些方法的空间信息采集方案存在两级分化问题。建模很简单，但包含很少的空间信息，或者建模是完整的，但缺乏灵活性。为了基于确保灵活性引入更多空间信息，本文提出了IRNET（可转让的交叉点重建网络）。首先，本文将相交重建为与相同结构的虚拟交集，从而简化了道路网络的拓扑结构。然后，将空间信息细分为交叉信息和交通流向的序列信息，并通过各种模型获得时空特征。第三，一种自我发项机制用于融合时空特征以进行预测。在与基线的比较实验中，不仅预测效应，而且转移性能具有明显的优势。

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。

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。

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。

准确预测网络范围的交通状况对于智能运输系统至关重要。在过去十年中，机器学习技术已被广泛用于此任务，导致最先进的性能。我们提出了一种新颖的深入学习模型，图卷积出的经常性神经网络（GCGRNN），预测网络范围，多步交通量。 GCGRNN可以在历史流量数据中自动捕获交通传感器和时间依赖性之间的空间相关性。我们已经使用加利福尼亚州洛杉矶的150个传感器中提取的两个交通数据集进行了评估我们的模型，分别在一小时和15分钟的时间分辨率。结果表明，我们的模型在预测准确性方面优于其他五个基准模型。例如，与使用每小时数据集的最新的扩散卷积经常性神经网络（DCRNN）模型相比，我们的模型将MAE减少25.3％，RMSE以29.2％，并用20.2％的MAPE。我们的模型还可以比DCRNN更快的培训达52％。 GCGRNN的数据和实现可以在https://github.com/leilin-research/gcgrnn找到。

从广泛的流量监视传感器收集的旅行时间数据需要大数据分析工具来查询，可视化和识别有意义的流量模式。本文利用了Caltrans性能测量系统（PEMS）系统的大规模旅行时间数据集，该系统是传统数据处理和建模工具的溢出。为了克服大量数据的挑战，大数据分析引擎Apache Spark和Apache MXNET用于数据争吵和建模。进行季节性和自相关以探索和可视化时变数据的趋势。受到许多人工智能（AI）任务的层次结构成功的启发，我们巩固了细胞和隐藏状态，从低级到高级LSTM传递，其注意力集中在类似于人类感知系统的运作方式上。设计的分层LSTM模型可以在不同的时间尺度上考虑依赖项，以捕获网络级别旅行时间的时空相关性。然后，设计了另一个自我发场模块，以将LSTM提取的功能连接到完全连接的层，从而预测所有走廊的旅行时间，而不是单个链接/路线。比较结果表明，层次的LSTM引起注意（HIERLSTMAT）模型在30分钟和45分钟的视野时给出了最佳的预测结果，并且可以成功预测不寻常的拥塞。通过将它们与流行的数据科学和深度学习框架进行比较，从大数据分析工具中得出的效率得到了评估。