面向高速公路通行时间分布预测的时空混合密度神经网络

Computer Systems & Applications(2023)

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摘要
准确的通行时间分布预测可以全面地反映高速公路路网中各个路段在未来的通行状况,?辅助实现高速公路中的路径规划,?事故事件预警等精细化管理目标.?为此,?本文提出一种面向高速公路通行时间分布预测的时空混合密度神经网络.?具体地,?本文利用自适应图卷积通过数据驱动的方式提取路网中的空间特征,?有效解决了基于预定义图难以捕获路网信息中完整空间相关性的问题.?在时间维度上,?不同时间的路网信息存在显著的相关性,?因此,?本文基于注意力机制自适应建模路网信息的时间相关性,?并通过卷积层进一步聚合相邻时间步之间的信息.?最后,?基于自适应时空相关性建模得到的路段嵌入表示,?通过混合密度网络建模通行时间的分布,?以实现高速公路中各个路段的通行时间分布预测.
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关键词
travel time distribution prediction,adaptive graph convolutional network,attention mechanism,mixture density network
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