· 2018
Mekansal-Zamansal Grafik Evrişimsel Ağlar: Trafik Tahmini İçin Bir Derin Öğrenme Çerçevesi
Spatio-Temporal Graph Convolutional Networks: A Deep Learning Framework for Traffic Forecasting
- 3.333atıf
- 2018yıl
Kısa özet
Karmaşık mekansal-zamansal korelasyonları etkili bir şekilde yakalayan, trafik tahmini için yeni bir Mekansal-Zamansal Grafik Evrişimsel Ağ (STGCN) çerçevesi tanıtılmıştır.
Yapay zekâ ile başlık ve abstract'tan üretildi; tam metin okunmaz.
Ana noktalar
- Trafik tahmini için Mekansal-Zamansal Grafik Evrişimsel Ağları (STGCN) tanıtır.
- Trafik akışını tam bir evrişimsel yapı kullanarak bir grafik problemi olarak modeller.
- Geleneksel yöntemlere göre daha hızlı eğitim hızları ve daha az parametre gerektirir.
- Kapsamlı mekansal-zamansal korelasyonları etkili bir şekilde yakalar.
- Gerçek dünya trafik veri kümelerinde son teknoloji temel çizgilerini geride bırakır.
Yapay zekâ ile başlık ve abstract'tan üretildi; tam metin okunmaz.
Özet (abstract)
Timely accurate traffic forecast is crucial for urban traffic control and guidance. Due to the high nonlinearity and complexity of traffic flow, traditional methods cannot satisfy the requirements of mid-and-long term prediction tasks and often neglect spatial and temporal dependencies. In this paper, we propose a novel deep learning framework, Spatio-Temporal Graph Convolutional Networks (STGCN), to tackle the time series prediction problem in traffic domain. Instead of applying regular convolutional and recurrent units, we formulate the problem on graphs and build the model with complete convolutional structures, which enable much faster training speed with fewer parameters. Experiments show that our model STGCN effectively captures comprehensive spatio-temporal correlations through modeling multi-scale traffic networks and consistently outperforms state-of-the-art baselines on various real-world traffic datasets.
Yazarların özeti; kaynağından alınmıştır., 2018 · DOI ↗
Ücretsiz hesapla devam et
Makaleye Sor ile bu makaleye günde 3 soru ücretsiz; makaleyi kaydet, kaynakçasını al, ilgi alanına göre her gün yeni özetler. Çıkarımlar Premium.
Web'de ücretsiz devam etGoogle ya da Apple hesabınla giriş; kart istemez. Bu makaleye geri dönersin.
Telefonda:
Alan: Yapı ve İnşaat
Building and ConstructionEngineering