【摘 要】
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高精度的交通流预测,对于大型城市的交通管理和智慧出行具有重要作用.而交通流动态时空相关性的挖掘,则是提高预测精度的关键.针对现有研究中存在的对交通流在不同时间尺度下呈现出的高度相似性,以及处于相似功能区的非邻近节点间交通流变化的相似性考虑不足的问题,构建了考虑时空相似性的动态图卷积神经网络（Dynamic Graph Convolution Neural network considering S
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（62073049）； 重庆市自然科学基金（cstc2021jcyj-msxmX0649）； 重庆市教委科学技术研究项目（KJQN202003303）；
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高精度的交通流预测,对于大型城市的交通管理和智慧出行具有重要作用.而交通流动态时空相关性的挖掘,则是提高预测精度的关键.针对现有研究中存在的对交通流在不同时间尺度下呈现出的高度相似性,以及处于相似功能区的非邻近节点间交通流变化的相似性考虑不足的问题,构建了考虑时空相似性的动态图卷积神经网络（Dynamic Graph Convolution Neural network considering Spatio-Temporal Similarity, STS-DGCN）.以相邻时段、日和周等多时间尺度下的数据输入张量表达交通流数据的时间相似性,以路网节点间距离度量、相似性度量、自适应嵌入、动态相关性等多属性特征的邻接矩阵表达交通流数据的时空相似性,进而基于这些邻接矩阵构建反映路网节点时空动态变化的动态图,并设计了相应的时空特征挖掘算法.在公开的数据集上进行了实验,结果表明：模型的预测结果优于目前较为先进的对比基线模型,具有更高的预测精度.
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