基于多源异构时空数据融合的交通流量预测模型
交通流量预测问题具有多源异构性，未来时刻的流量不仅与之前时刻的流量相关，同时也受城市区域间关系、天气情况、兴趣点（point of interest，POI）等异构时空数据的影响。针对此问题，提出一种基于多源异构时空数据融合的交通流量预测模型MHF-STNet。首先使用聚类方法获得城市区域不同的流量模式，并使用拼接、权重相加、注意力机制等多种方式融合交通流量、城市区域间的位置关系、天气、POI、工作日、假期多个模态的时空数据，使用深度学习方法对异构数据统一建模，预测未来时刻的交通流量。在北京出租车、纽约出租车和纽约自行车3个流量数据集上进行实验，与经典的交通流量预测模型相比，MHFSTNet的...
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| Published in | 大数据 Vol. 9; no. 4; pp. 69 - 82 |
|---|---|
| Main Authors | , , , |
| Format | Journal Article |
| Language | Chinese |
| Published |
人民邮电出版社有限公司
15.07.2023
山东大学软件学院,山东 济南 250101%中国电子科技集团有限公司第十五研究所,北京 100083 China InfoCom Media Group |
| Subjects | |
| Online Access | Get full text |
| ISSN | 2096-0271 |
| DOI | 10.11959/j.issn.2096-0271.2023042 |
Cover
| Abstract | 交通流量预测问题具有多源异构性，未来时刻的流量不仅与之前时刻的流量相关，同时也受城市区域间关系、天气情况、兴趣点（point of interest，POI）等异构时空数据的影响。针对此问题，提出一种基于多源异构时空数据融合的交通流量预测模型MHF-STNet。首先使用聚类方法获得城市区域不同的流量模式，并使用拼接、权重相加、注意力机制等多种方式融合交通流量、城市区域间的位置关系、天气、POI、工作日、假期多个模态的时空数据，使用深度学习方法对异构数据统一建模，预测未来时刻的交通流量。在北京出租车、纽约出租车和纽约自行车3个流量数据集上进行实验，与经典的交通流量预测模型相比，MHFSTNet的预测准确度有所提升。结果验证了MHF-STNet对异构时空数据统一建模的有效性。 |
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| AbstractList | TP311; 交通流量预测问题具有多源异构性,未来时刻的流量不仅与之前时刻的流量相关,同时也受城市区域间关系、天气情况、兴趣点(point of interest,POI)等异构时空数据的影响.针对此问题,提出一种基于多源异构时空数据融合的交通流量预测模型MHF-STNet.首先使用聚类方法获得城市区域不同的流量模式,并使用拼接、权重相加、注意力机制等多种方式融合交通流量、城市区域间的位置关系、天气、POI、工作日、假期多个模态的时空数据,使用深度学习方法对异构数据统一建模,预测未来时刻的交通流量.在北京出租车、纽约出租车和纽约自行车3个流量数据集上进行实验,与经典的交通流量预测模型相比,MHF-STNet的预测准确度有所提升.结果验证了MHF-STNet对异构时空数据统一建模的有效性. 交通流量预测问题具有多源异构性，未来时刻的流量不仅与之前时刻的流量相关，同时也受城市区域间关系、天气情况、兴趣点（point of interest，POI）等异构时空数据的影响。针对此问题，提出一种基于多源异构时空数据融合的交通流量预测模型MHF-STNet。首先使用聚类方法获得城市区域不同的流量模式，并使用拼接、权重相加、注意力机制等多种方式融合交通流量、城市区域间的位置关系、天气、POI、工作日、假期多个模态的时空数据，使用深度学习方法对异构数据统一建模，预测未来时刻的交通流量。在北京出租车、纽约出租车和纽约自行车3个流量数据集上进行实验，与经典的交通流量预测模型相比，MHFSTNet的预测准确度有所提升。结果验证了MHF-STNet对异构时空数据统一建模的有效性。 |
| Author | 宫永顺 安洋 孙健玮 李倩 |
| AuthorAffiliation | 山东大学软件学院,山东 济南 250101%中国电子科技集团有限公司第十五研究所,北京 100083 |
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| Author_FL | GONG Yongshun LI Qian SUN Jianwei AN Yang |
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| DOI | 10.11959/j.issn.2096-0271.2023042 |
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| Issue | 4 |
| Keywords | 交通流量预测 多源异构数据统一建模 时空相关性 spatio-temporal correlation traffic flow prediction unified modeling of multi-source heterogeneous data |
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| PublicationTitle | 大数据 |
| PublicationTitle_FL | Big Data Research |
| PublicationYear | 2023 |
| Publisher | 人民邮电出版社有限公司 山东大学软件学院,山东 济南 250101%中国电子科技集团有限公司第十五研究所,北京 100083 China InfoCom Media Group |
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| SubjectTerms | 交通流量预测 多源异构数据统一建模 时空相关性 |
| Title | 基于多源异构时空数据融合的交通流量预测模型 |
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